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搜索资源 - moment invariants hu
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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
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matlab实现扩展质心和HU不变矩的实现-Matlab implementation of extended centroid and moment invariants of the realization of HU
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交通信号灯的检测是复杂场景下交通灯识别的重点。采用了色彩分割与关联滤波方案进行交通灯的检测。首先，建立交通信号灯的高斯模型，利用高斯向量与多色彩空间结合的方法进行图像分割。然后，采用基于区域增长与相似性判定的关联滤波，对色彩分割后的图像进行处理。最后，使用基于canny算子的边缘提取算法获取方向指示灯轮廓特征，并使用基于改进hu不变矩和马氏距离对方向指示信号灯进行分类。-The detection of traffic lights is the focus of traffic lights
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Hu不变矩。本程序用于计算图像的Hu矩特征。该程序不能在5.3版本下运行，必须在6.5以上版本中运行。-Hu moment invariants. This procedure is used to calculate the image of Hu moment features. The program can not run under version 5.3 must be running version 6.5 above.
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HU的七阶不变矩，具有旋转，平移不变性，对图像描述稳定，，对于图像分类，匹配具有重要的作用，已通过测试。
-HU seven-order moment invariants, rotation, translation invariance, stable image descr iption for image classification match has an important role, has been tested.
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matlab实现功能：计算Hu的7个不变矩.-Calculation Hu' s seven moment invariants
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几何不变矩在图像处理和识别中具有很重要的作用，HU矩-Geometric moment invariants in image processing and recognition has a very important role, HU moments
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基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法-Based corner and Hu moment invariants visible and infrared automatic image registration method
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提取图像的7个hu不变矩特征，基于matlab，用来进行图像识别
-7 hu extracted image moment invariants, based on matlab, used for image recognition.
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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，
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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
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：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
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