一.颜色矩公式 一阶颜色矩——均值,反映图像明暗程度 二阶颜色矩 ——标准差,反映图像颜色分布范围 三阶颜色矩 ——方差,反映图像颜色分布对称性 二.方法一: firstMoment = mean(mean(tmpImage)); % 一阶颜色矩 difference = tmpImage(:,:,m) - firstMoment(1,1,m); %差分颜色矩 secondMoment = sqrt(mean(mean(difference.*difference))); % 二阶颜色矩 thi

原理 颜色矩(color moments)是由Stricker 和Orengo所提出的一种非常简单而有效的颜色特征.这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示.此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此仅采用颜色的一阶矩(mean).二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布.与颜色直方图相比,该方法的另一个好处在于无需对特征进行向量化.因此,图像的颜色矩一共只需要9个分量(3个颜色分量,每个分量上3个低阶矩),与其他的颜色特征相比是非

转自 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/01/07/2316006.html  感谢Dsp tian clearclc;img = imread('124.jpg');     % Read image from graphics file [m n t] = size(img);            % 获取图型大小   max = 0;min = 256;avg = 0;for i =1:1:m    for j = 1:1:n    

clear all; close all; clc img=imread('lena.bmp'); figure; imshow(uint8(img)); [m n]=size(img); img_max=0; img_min=256; img_avg=0; for i=1:1:m for j=1:1:n if img(i, j)<img_min img_min=img(i,j); end if img(i, j)>img_max img_max=img(i,j); end img_avg=i

[图像算法]图像特征: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性. 定义如下: ① (p+q)阶不变矩定义: ② 对

/** 题目:hdu6035 Colorful Tree 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6035 题意:给定一棵树,每个节点有一个颜色值.定义每条路径的值为经过的节点的不同颜色数.求所有路径的值和. 思路:看题解后,才想出来的.树形dp. 求所有路径的值和 = 路径条数*总颜色数(n*(n-1)*colors/2)-sigma(每种颜色没有经过的路径条数) 主要是求每种颜色没有经过的路径条数. 画一棵树,我直接用颜色值表示节点编号. 2

题目链接 题意 给出一棵有n个结点的树,每个结点有一个颜色,问在这棵树的所有路径中,每条路径的颜色数求和是多少. 思路 求每种颜色的贡献可以转化为总的和减去每种颜色在哪些路径上没有出现的贡献,一个颜色在树块中的贡献为sz*(sz-1)/2. 这个题就是把一棵树分成许多个树块然后统计. 1号结点为一个所有颜色都有的点,特殊处理,否则当某种颜色在树的下面而且不是和根节点同一种颜色的时候,就无法进行计算了. #include <bits/stdc++.h> using namespace std;

原文地址  http://blog.csdn.NET/daijucug/article/details/7535370 [图像算法OpenCV]几何不变矩--Hu矩 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性. 定义如下: ① (p+q)阶不变矩定义: ② 对于数字图像,离散化,定义为: ③ 归一化中心矩定义: ④Hu矩定义 -----------------------

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

转自:http://www.ituring.com.cn/tupubarticle/2024 第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特

模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时,判断的依据就是图像特征.用提取的特征表示整幅图像内容,根据特征匹配或者分类图像目标. 常见的特征提取算法主要分为以下3类: 基于颜色特征:如颜色直方图.颜色集.颜色矩.颜色聚合向量等: 基于纹理特征:如Tamura纹理特征.自回归纹理模型.Gabor变换.小波变换.MPEG7边缘直方图等: 基于形状特征:如傅立叶形状描述符.不变矩.小波轮廓描述符等: LBP特征提取算法 LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作

解题报告:有n(1<=n<=4)个立方体,每个立方体的每一个面涂有一种颜色,现在要将这些立方体的某些面的颜色重新涂一下,使得这n个立方体旋转到某一种状态下,对应的面的颜色都相同. 这题可以用暴力.现在首先要研究的是一个立方体可以有多少种旋转的方式,假设经过一次旋转之后,立方体变成一种新的状态,我们把这种状态叫做姿态,题目中将每个面编了号,我们可以这样来说明一种姿态,就是说假设上面的那个面的编号为x,并且前面的那个编号为y,这样就可以唯一地确定这种姿态了,假设把题开始的那种状态向左转一次,那么

图像的颜色特征是很重要的,其中颜色矩也是很重要的一部分.(还有一个关于图像颜色特征的review,对于image color写的比较全面).还有,我要强调一下,本blog上的链接都是Google学术上的,要是进不去,需要用FQ软件的哦! 颜色矩是一种简单有效的颜色特征表示方法,有一阶矩(均值,mean).二阶矩(方差,viarance)和三阶矩(斜度,skewness)等,由于颜色信息主要分布于低阶矩中,所以用一阶矩,二阶矩和三阶矩足以表达图像的颜色分布,颜色矩已证明可有效地表示图像中的颜色分布

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

题意 给定\(n*m\)的棋盘,每个格子有0或1其中的一种颜色. 求一个最大的正方形,满足正方形内0和1相互间隔. 求一个最大的矩形,满足矩形内0和1相互间隔. \(n,m\leq 2000\) 分析 这是个棋盘,满足相邻两个颜色不同. 我们不难想到对于一个格子\((i,j)\),若\((i+j)\mod 2=1\),那么把\((i,j)\)这个格子的颜色取反. 原问题就变成了求最大相同颜色正方形和最大相同颜色矩形. 只要能解决最大相同颜色矩形,那么正方形的问题也可以用类似的方法解决,所以问题转

// 题意 :夫妻两洗衣服,衣服有m种颜色,每种颜色又有若干件,每件衣服洗完需要特定的时间,要求每种颜色放在一起洗,洗完才能洗其他衣服.最后问洗完需要的最少时间// 将衣服按颜色分类 然后求出每种颜色衣服需要的最少时间,然后累加// 求每种颜色衣服的最少时间就是把洗衣服的时间尽量分成靠近的两部分 就用总时间的一半作为背包的容量 ,然后求该容量的最大值 每件的空间消耗和价值看成是一样的// 然后就是 0-1背包了#include <iostream> #include <algorithm