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

用法: cucim.skimage.measure.moments_normalized(mu, order=3)

計算所有歸一化的中心圖像矩，直到某個順序。

請注意，歸一化中心矩是平移和尺度不變的，但不是旋轉不變的。

參數：

mu：(M,[ …,] M) 數組: 中心圖像時刻，其中 M 必須大於或等於 order 。
order：整數，可選: 時刻的最大順序。默認值為 3。

nu：( order + 1 ,[ …,] order + 1 ) 數組: 歸一化的中心圖像時刻。

注意：

由於數組大小較小，這個函數在 CPU 上應該更快。考慮將 mu 傳輸到主機並運行 skimage.measure.moments_normalized 。

參考：

1: Wilhelm Burger, Mark Burge. Principles of Digital Image Processing: Core Algorithms. Springer-Verlag, London, 2009.
2: B. Jähne. Digital Image Processing. Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 6. edition, 2005.
3: T. H. Reiss. Recognizing Planar Objects Using Invariant Image Features, from Lecture notes in computer science, p. 676. Springer, Berlin, 1993.
4: https://en.wikipedia.org/wiki/Image_moment

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from cucim.skimage.measure import (moments, moments_central,
...                                      moments_normalized)
>>> image = cp.zeros((20, 20), dtype=cp.float64)
>>> image[13:17, 13:17] = 1
>>> m = moments(image)
>>> centroid = (m[0, 1] / m[0, 0], m[1, 0] / m[0, 0])
>>> mu = moments_central(image, centroid)
>>> moments_normalized(mu)
array([[       nan,        nan, 0.078125  , 0.        ],
       [       nan, 0.        , 0.        , 0.        ],
       [0.078125  , 0.        , 0.00610352, 0.        ],
       [0.        , 0.        , 0.        , 0.        ]])

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_normalized。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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