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HUandradon
- 用于计算HU 的7个不变矩和RADON的2、3阶不变矩。网站中有C++写的RADON变换，但西北工业大学的一名教授使用RADON变换构建了这种新型的不变距，可以降低图象的维数，计算速度较快。算法详情可参考他的文献。-used in the calculation of the seven RADON unchanged moments and the 2,3-order moment invariants. Web site is written in C RADON transform, bu
invariance
- 不变矩由于对图像旋转、放大、平移具有不变性，因此广泛用于目标识别中，本程序求出了HU提出的七个不变矩。-moment because of the same image rotation, zooming, with translation invariance, it is widely used to target identification, The procedures are determined by the seven HU the same moment.
HuMoment
- 修改后的计算Hu归一化中心距的代码，与matlab程序计算结果一致，并附带测试对比图片，通过对放大前后两张图像的Hu计算，发现结果是一样的，证明了Hu矩在图像尺寸变化时保持不变，旋转、平移情况自己做吧-The revised calculation of Hu normalized center distance of the code results are consistent with the matlab program to calculate and compare with tes
invariment
- 胡不变矩的计算 hu的七个不变矩的计算实现matlab代码-invmoments this is used to images
1
- 不变矩由于对图像旋转、放大、平移具有不变性，因此广泛用于目标识别中，本程序求出了HU提出的七个不变矩-failed to translate
Hu_moment
- 计算图像的几何不变矩Hu-moment。结果表明，第一、二阶Hu-moment能够较好地保持缩放不变特性。-Calculate the image geometric invariant moments of Hu-moment. The results show that the first, second order Hu-moment can better maintain the scale invariant feature.
yuantu
- hu不变矩的特征提取代码 已运行过 好使-hu bubianju
matlab
- 使用的版本：64位的MATLAB R2015b，代码可以直接运行仿真。 （1）提取五个特征量中的Hu矩和仿射不变矩； （2）picture用来存放训练样本和测试样本； （3）save用来保存代码运行过程中提取的特征量，matlab1存放仿射不变矩特征量， matlab2存放Hu矩特征量，Hu_BBA存放样本的Hu矩的基本信度赋值和识别类型， FS_BBA存放样本的仿射不变矩的基本信度赋值和识别类型，目标识别矩阵、信息融 果和判决结果在指令窗输出（1,2,3表示类型，
image-retrieval
- 缘检测算子进行边缘检测；其次，利用Hu的7个不变矩作为形状特征向量；再次，进行图像的相识度匹配；最后在图像库中检索出最相近的Top10图像序列作为检索结果。-Edge detection operator edge detection Secondly, Hu' s seven moment invariants as the shape feature vector Again, a acquaintance of the image matching and finally in
ImageRetrieval
- ImageRetri （C++_毕业设计） sift,颜色直方图，灰度矩阵，HU不变矩，边缘方向直方图，检索方法使用K-means和K-D树两种，需要OPENCV支持-ImageRetri Color histogram, gray matrix, HU invariant moment, edge direction histogram, retri method using K-means and K-D tree two, need OPENCV support (C++ _ gradu
two
- ：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提 出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
Hu_MV_Nicolas
- 使用MATLAB语言，对图像进行hu不变矩的特征提取及识别代码，以及实验数据库，很全的- 使用MATLAB语言，对图像进行hu不变矩的特征提取及识别代码，以及实验数据库，很全的 The use of MATLAB language, the image of the Hu moment invariant feature extraction and identification code, as well as the experimental
xingzhuangbubianju
- 利用HU的七个不变矩作为形状特征向量,对输入图像数据的七维形状特征行向量进行提取。 - The seven invariant moments of HU are used as the shape feature vectors to extract the feature vectors of the seven dimensional shape of the input image data.
final
- 一种交通标志的ROI分割算法，运用HSV空间的颜色信息和Hu不变矩的形状信息进行识别(A ROI segmentation algorithm for traffic signs, which uses the color information of HSV space and the shape information of Hu invariant moments to recognize)
Hu不变矩
- 提取文件夹下所有图像的形态特征，并将特征值存放于excel表(Extract the morphological features of all images under the folder and store the feature values in the excel table)