Python cucim.skimage.measure.moments_hu用法及代碼示例

用法: cucim.skimage.measure.moments_hu(nu)

計算胡的圖像矩集(2D-only)。

請注意，這組矩被證明是平移、縮放和旋轉不變的。

參數：

nu：(M, M) 數組: 歸一化中心圖像矩，其中 M 必須 >= 4。

nu：(7,) 數組: 胡的一組形象瞬間。

注意：

由於數組大小較小，這個函數在 CPU 上會更快。如果設備上不需要這些時刻，請考慮將nu 傳輸到主機並運行skimage.measure.moments_hu。

參考：

1: M. K. Hu, “Visual Pattern Recognition by Moment Invariants”, IRE Trans. Info. Theory, vol. IT-8, pp. 179-187, 1962
2: Wilhelm Burger, Mark Burge. Principles of Digital Image Processing: Core Algorithms. Springer-Verlag, London, 2009.
3: B. Jähne. Digital Image Processing. Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 6. edition, 2005.
4: T. H. Reiss. Recognizing Planar Objects Using Invariant Image Features, from Lecture notes in computer science, p. 676. Springer, Berlin, 1993.
5: https://en.wikipedia.org/wiki/Image_moment

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from cucim.skimage.measure import (moments_central, moments_hu,
...                                      moments_normalized)
>>> image = cp.zeros((20, 20), dtype=np.float64)
>>> image[13:17, 13:17] = 0.5
>>> image[10:12, 10:12] = 1
>>> mu = moments_central(image)
>>> nu = moments_normalized(mu)
>>> moments_hu(nu)
array([7.45370370e-01, 3.51165981e-01, 1.04049179e-01, 4.06442107e-02,
       2.64312299e-03, 2.40854582e-02, 4.33680869e-19])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cucim.skimage.measure.moments_hu。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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