Цифровые моменты изображения на простом английском языке

Я изучаю OpenCV, и в области компьютерного зрения и обработки изображений люди говорят о каплях, контурах, связанных областях, и иногда я слышу фразу «моменты изображения».

Я знаю об этой статье в Википедии , но я думаю, что она слишком техническая. Я не хочу углубляться в математику, но хочу знать, о чем говорю.

Может ли кто-нибудь объяснить мне, какие моменты изображения на простом английском языке?

image-processing computer-vision

— nkint
источник

Ответы:

Моменты изображения - то же самое понятие как в Механике. Момент первого порядка даст вам центр масс, где масса пикселя является его интенсивностью, момент второго порядка покажет вам, как эта масса изменяется вокруг центра масс и т. Д. Точно так же, как вы получаете кадр Инерция для объекта реального мира, вы можете получить один из моментов изображения. Это даст вам основные оси формы, которую вы хотите описать.

— sansuiso
источник

Вы уверены, что последняя фраза «которая даст вам основные оси формы, которую вы хотите описать», верна? Я думаю, что первый, второй и т. Д. Моменты не связаны с ортогональными осями или ориентацией в целом, а с общей статистической характеристикой изображения, не так ли? (не совсем уверен, на самом деле)

— heltonbiker

Да, я почти уверен. В стандартном контексте вы будете вычислять моменты на бинаризованном изображении, где background = 0 и object = 1. Затем, момент первого порядка этого дает вам центр масс, а матрица 2-го порядка дает вам 2 главная ось после диагонализации. Кстати, это способ нормализовать фигуры. Подумайте о механической инерции: это связано с тем, как объект сбалансирован и вокруг какой точки он будет вращаться.

— Сансуисо

Что меня больше всего смущает, так это то, что эта часть из предыдущего ответа: «При обработке изображений, если вы хотите сравнить изображения, вы можете не захотеть, чтобы сравнение было чувствительным к незначительным вещам, таким как вращение, перемещение и масштабирование (поскольку изображение остается в основном одни и те же)." Поскольку главные оси чувствительны к ориентации (вращению), то ведь второй момент ЕСТЬ или НЕ ЧУВСТВИТЕЛЬЕН к вращению?

— Хелтонбайкер

Что вы делаете, это выражаете форму в кадре, определяемом основными осями. Это выполняет неявное вращение, которое, в частности, сделает горизонтальным первую главную ось. Таким образом, второй момент, выраженный в этом новом кадре, становится инвариантным к вращению.

— Сансуисо

извините, но сколько моментов можно рассчитать?

— nkint

Момент изображения - это просто число, которое характеризует изображение, истолкованное как реализация пространственной случайной величины. Если вы взяли какой-либо класс вероятности, вы должны помнить понятия среднего и дисперсии, которые выводятся из первого и второго моментов случайной величины (n-й момент rv - это ожидание его n-й степени ). Кроме того, моменты случайной величины коллективно предписывают ее распределение. Другими словами, вы можете уменьшить распределение вероятностей до последовательности чисел, и это полезно, когда вы хотите сравнить распределения численно.

При обработке изображений, если вы хотите сравнить изображения, вы можете не захотеть, чтобы сравнение было чувствительным к незначительным вещам, таким как вращение, перемещение и масштабирование (поскольку изображение в основном остается тем же). Таким образом, мотивация инвариантных моментов вы видите в цитируемой вами статье в Википедии.

— Эмре
источник