这篇文章主要介绍了C++如何实现OpenCV图像的矩，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。概述图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰，图像识别技术的发展中，不断有新的描述图像特征提出，而图像不变矩就是其中一个。从图像中计算出来的矩通常描述了图像不同种类的几何特征如：大小、灰度、方向、形状等，图像矩广泛应用于模式识别、目标分类、目标识别与防伪估计、图像编码与重构等领域。OpenCV中的矩主要包括以下几种：空间矩，中心矩和中心归一化矩。相关APIarray:输入数组，可以是光栅图像(单通道，8-bit或浮点型二维数组),或者是一个二维数组(1 X N或N X 1),二维数组类型为Point或Point2fbinaryImage:默认值是f 香港云主机alse，如果为true，则所有非零的像素都会按值1对待，也就是说相当于对图像进行了二值化处理，阈值为1，此参数仅对图像有效。
contourArea()该函数使用Green formula计算轮廓面积，返回面积和非零像素数量如果使用drawContours或fillPoly绘制轮廓，可能导致不同。contour:是一个向量，二维点，可以是vector或Mat类型oriented:有默认值false，面向区域标识符，如果为true，该函数返回一个带符号的面积，其正负取决于轮廓的方向(顺时针还是逆时针)。根据这个特性可以根据面积的符号来确定轮廓的位置。如果是默认值false，则面积以绝对值的形式返回.
arcLength()用于计算封闭轮廓的周长或曲线的长度curve:输入二维点集，可以是vector或Mat类型closed:曲线是否封闭的标志位，true则封闭否则不封闭代码演示新建一个项目opencv-0026,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法
核心代码实现步骤：变为灰度图高斯模糊边缘检测轮廓提取计算图像矩计算图像的质心绘制轮廓和质心显示图像
运行效果其中命令行里面显示每个轮廓的面积和周长，右边的画的轮廓里面还有每个轮廓的质心感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“C++如何实现OpenCV图像的矩”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持开发云，关注开发云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
如何进行MongoDB副本集搭建，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。我们之前的案例都是在单个节点上实现的，在生产环境中这种做法是有风险的，如果服务宕机、崩溃或者硬盘坏了都…
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