圖像和輪廓的匹配(hu矩)

圖像和輪廓的匹配(hu矩) （轉自：http://blog.csdn.net/lu597203933 ）

(1)hu矩的概念，我也總結了但是我不過多的闡述，因爲我也不是太理解，只知道它具有平移，旋轉，尺度不變性，詳細見別人的這篇blog：http://blog.csdn.net/wrj19860202/article/details/6327094

(2)opencv 的實現——計算hu矩

<1>普通矩和中心矩的計算

    Void cvMoments（const CvArr*arr,CvMoments*moments, int binary = 0）

    arr：圖像(1-通道或3通道，有COI設置)或者多邊形(點的CvSeq或一族點的向量)

    moments：返回矩陣態度接口的指針

    binary(僅對圖像)如果標識爲非0，則所有零像素點被當成零，其它的被看成1.

Double cvGetSpatialMoment(&moment, p, q); //得到普通矩

   Double cvGetCentralMoment(&moment, p, q); // 得到中心矩

<2>計算hu矩

Void cvGetHuMoment(CvMoments *moment,CvHuMoments *humoment)

代碼：

IplImage *src = cvCreateImage(cvSize(10,10), 8, 1);
    cvZero(src);
    for(int yy = 0; yy < 5; yy++)
    {
        for(int xx = 0; xx < 5; xx++)
        {
            cvSetReal2D(src, yy, xx, 255);
        }
    }
    double m00, m10, m01;
    CvMoments moment;
    cvMoments(src, &moment, 2);   //第三個像素點非0，則所有的0像素點被當做0，非0像素點被當做1
    m00 = cvGetSpatialMoment(&moment, 0, 0); // 得到普通矩
    m10 = cvGetSpatialMoment(&moment, 1, 0);
    m01 = cvGetSpatialMoment(&moment, 0, 1);
    double u20;
    u20 = cvGetCentralMoment(&moment, 2, 0);  //得到中心矩
    CvHuMoments humoment;
    cvGetHuMoments(&moment, &humoment);
    double hu1 = humoment.hu1;    // 得到hu矩
    cout << hu1 << endl;

<3>OPENCV還提供了輸入圖像直接進行hu矩匹配的函數，返回的是兩個圖像或輪廓之間hu矩的相似度：

double cvMatchShapes(const void*object1,const void*object2,int method,doubleparameter=0);

計算兩個輪廓之間hu矩相似程度：

#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
using namespace std;

CvSeq *getImageContours(CvArr *src)
{
    cvThreshold(src, src, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);
    CvMemStorage * storage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq * contours;
    cvFindContours(src, storage, &contours);
    return contours;
}
int main()
{
    IplImage *src1 = cvLoadImage("", 0);
    CvSeq *contours1 = getImageContours(src1);  // 得到src1的輪廓
    IplImage *src2 = cvLoadImage("", 0);
    CvSeq *contours2 = getImageContours(src2);
    double result = cvMatchShapes(contours1, contours2, 1);   // 根據輸入的圖像或輪廓來計算它們的hu矩的相似度
    cout << result << endl;
    cvReleaseMemStorage(&contours1->storage);
    cvReleaseMemStorage(&contours1->storage);
    cvReleaseImage(&src1);
    cvReleaseImage(&src2);
    return 0;
}

(3)案例：給出了10副圖片，其中2.jpg和11.jpg非常相似，我們代碼是要實現的在3~11.jgp找到與2.jpg最相似的圖片。

代碼:

#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
using namespace std;

int main()
{
    IplImage *srcColor = cvLoadImage("E:\\study_opencv_video\\lesson15_3\\2.jpg", 1);
    IplImage *src = cvCreateImage(cvGetSize(srcColor), 8, 1);
    cvCvtColor(srcColor, src, CV_BGR2GRAY);
    if(!src)
    {
        cout << "No Image Load" << endl;
    }
    int i;
    stringstream ss;
    string path;
    string str;
    IplImage *dst = NULL, *dstColor;
    char c[256];
    double result, maxResult= 1000 * 256 *256;
    IplImage *resultMap = NULL;
    for (i = 3; i < 12; i ++)
    {
        path = "E:\\study_opencv_video\\lesson15_3\\";
        ss.clear();
        ss << i;
        ss >> str;
        str += ".jpg";
        path += str;
        ss.clear();
        ss << path;
        ss >> c;
        dstColor = cvLoadImage(c,1);
        dst = cvCreateImage(cvGetSize(dstColor), 8, 1);
        cvCvtColor(dstColor, dst, CV_BGR2GRAY);
        result = cvMatchShapes(src, dst, 1);
        if(maxResult > result)
        {
            resultMap = cvCreateImage(cvGetSize(dstColor), 8, 3);
            maxResult = result;
            cvCopy(dstColor, resultMap);
        }
    }
    cvNamedWindow("srcColor", 0);
    cvNamedWindow("resultMap",0);
    cvShowImage("resultMap", resultMap);
    cvShowImage("srcColor", srcColor);
    cvWaitKey(0);
    cvReleaseImage(&src);
    cvReleaseImage(&srcColor);
    cvReleaseImage(&dst);
    cvReleaseImage(&dstColor);
    cvReleaseImage(&resultMap);
    cvDestroyWindow("srcColor");
    cvDestroyWindow("resultMap");
    return 0;
}