【问题标题】:Calculating Color Moments计算颜色时刻
【发布时间】:2019-05-03 09:19:27
【问题描述】:

如何使用 skimage 计算颜色矩? measure.moments 提供了一些时刻,但我不知道如何计算它们的均值、方差和偏度。例如,我可以使用从 measure.moments 返回的 M00 并将其除以可以获得平均值的像素数,但我不确定这是正确的方法。

【问题讨论】:

  • 您能解释一下您所说的色彩时刻是什么意思吗?根据documentation,该函数返回空间矩,因此M00与平均颜色无关,而是与图像中形状的质心有关。
  • 抱歉回复晚了。颜色矩是每个通道的像素强度的均值、方差和偏度。 RGB 图像中有 3 个通道,因此可以从每个通道中提取 3 个特征中的每一个。我想提取这些并用作特征。我可以通过硬编码来做到这一点,但我认为使用库会产生更好的性能。 en.wikipedia.org/wiki/Color_moments

标签: image-processing computer-vision scikit-image


【解决方案1】:

您可以使用标准 NumPy 函数和 SciPy 统计数据包中的函数计算图像中像素的样本统计数据:

您必须按通道计算这些。

【讨论】:

  • 我也不明白颜色和中心时刻之间的区别。似乎两者都是关于平均值计算的。
  • @Tolga:物理和统计领域的时刻是well-known。中心时刻是关于平均值的时刻。 “色彩时刻”是我在这个问题中第一次听说的一个术语(我从事图像专业工作已经很长时间了)。在这种情况下,它可能用于指定计算矩的变量是什么。您还可以计算包含空间信息的图像中的矩(这与物理学中矩的含义有关)。这会导致对象的大小、位置和形状测量。
  • 谢谢。我想最著名的中心时刻是那些包含空间信息的时刻。
猜你喜欢
  • 2012-07-07
  • 2013-07-23
  • 2013-01-28
  • 2012-09-26
  • 2011-05-13
  • 2010-09-24
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 2020-04-04
相关资源
最近更新 更多