我正在研究OpenCV，在计算机视觉和图像处理中，人们谈论斑点，轮廓，连接区域，有时我会听到“图像时刻”一词。

我知道有关Wikipedia的一篇文章，但我认为这太技术性了。我真的不想深入了解数学背景，但是我想知道我在说什么。

有人可以给我解释一下简单的英语中的图像时刻吗？

#1 楼

图像矩与力学中的概念相同。
一阶矩将为您提供质心，其中像素的质量即为其强度，二阶矩将告诉您此质量在质心周围如何变化，依此类推。获得一个现实世界物体的惯性系，您可以从图像矩中获得一个。这将为您提供要描述的形状的主轴。

评论

$ \ begingroup $
您确定最后一个短语“它将为您提供要描述的SHAPE的主轴”是否正确？我认为第一，第二等时刻与正交轴或一般的方向无关，而是与图像的整体统计特征有关，不是吗？ （不确定，实际上）
$ \ endgroup $
– heltonbiker
13年1月8日，1：14
$ \ begingroup $
是的，我很确定。在标准情况下，您将在背景= 0和对象= 1的二值化图像上计算矩。然后，一阶矩为质心，二阶矩阵为2对角线化后的主轴。这是一种标准化形状的方法。想一想机械惯性：它与物体的平衡方式以及围绕它旋转的点密切相关。
$ \ endgroup $
–sansuiso
13年1月8日在20:30
$ \ begingroup $
使我最困惑的是先前的答案：“在图像处理中，如果您想比较图像，则可能不希望比较对诸如旋转，平移和缩放之类的小事情敏感（图像基本上保持不变）。”由于主轴对方向（旋转）敏感，因此在第二秒之后IS还是对旋转不敏感？
$ \ endgroup $
– heltonbiker
13年1月8日在21:19
$ \ begingroup $
您要做的是在主轴定义的框架中表达形状。这将执行隐式旋转，尤其是将水平轴设为第一主轴。因此，在此新框架中表示的第二个力矩对于旋转来说是不变的。
$ \ endgroup $
–sansuiso
13年1月8日在22:30
$ \ begingroup $
抱歉，可以计算多少个时刻？
$ \ endgroup $
– nkint
13年1月12日在16:56

#2 楼

图像矩只是表示图像特征的数字，解释为空间随机变量的实现。如果您采用了任何概率类别，则应记住均值和方差的概念，均值和方差的概念是从随机变量的第一和第二时刻得出的（rv的第n个时刻是其第n次幂的期望值）。此外，随机变量的矩共同规定了其分布。换句话说，您可以将概率分布简化为数字序列，这在您要对数字分布进行比较时非常有用。希望比较对较小的事物（例如旋转，平移和缩放）敏感（因为图像基本保持不变）。因此，在引用的Wikipedia文章中看到不变时刻背后的动机。