Моменти цифрового зображення простою англійською мовою

Я вивчаю OpenCV, і в комп'ютерному зорі та обробці зображень люди говорять про краплі, контури, пов'язані регіони, а іноді чую фразу "моменти зображення".

Я знаю про статтю у Вікіпедії про це , але думаю, що це занадто технічно. Я не дуже хочу заглиблюватися в математичний фон, але хочу знати, про що я говорю.

Може хтось пояснить мені, які моменти зображення є простою англійською?

image-processing computer-vision

— нькінт
джерело

Відповіді:

Моменти зображення - те саме поняття, що і в Механіці. Момент першого порядку дасть вам центр маси, де маса пікселя - його інтенсивність, момент другого порядку розповість, як ця маса змінюється навколо центру маси тощо. Так само, як ви отримаєте кадр за інерцією об'єкта реального світу ви можете отримати його з зображуючих моментів. Це дасть вам основні осі форми, яку ви хочете описати.

— sansuiso
джерело

Ви впевнені, що остання фраза, "яка дасть вам основні осі SHAPE, яку ви хочете описати", є правильною? Я думаю, що моменти першого, другого і т. Д. Не стосуються ортогональних осей або орієнтації загалом, а загальної статистичної характеристики зображення, чи не так? (не дуже впевнений, насправді)

— heltonbiker

Так, я майже впевнений. У стандартному контексті ви будете обчислювати моменти на бінаризованому зображенні, де фон = 0 і об'єкт = 1. Потім, момент першого порядку цього дає вам центр маси, а матриця 2-го порядку дає вам 2 головна вісь після діагоналізації. Це спосіб нормалізувати форми BTW. Подумайте про механічну інертність: це пов'язано з тим, як об’єкт врівноважується і навколо якої точки він буде обертатися.

— sansuiso

Що мене найбільше бентежить, це ця частина попередньої відповіді: "При обробці зображень, якщо ви хочете порівняти зображення, ви, можливо, не хочете, щоб порівняння було чутливим до незначних речей, таких як обертання, переклад та масштаб (оскільки зображення принципово залишається те саме). " Оскільки головні осі чутливі до орієнтації (обертання), то, зрештою, другий момент IS чи НЕ чутливий до обертання?

— heltonbiker

Що ви робите, це висловити форму в кадрі, визначеному основними осями. Це виконує неявне обертання, яке, зокрема, зробить горизонтальною першу головну вісь. Отже другий момент, виражений у цьому новому кадрі, стає інваріантним до обертання.

— sansuiso

Вибачте, але скільки моментів можна обчислити?

— nkint

Момент зображення - це просто число, яке характеризує зображення, витлумачене як реалізація просторової випадкової змінної. Якщо ви взяли будь-який клас ймовірності, вам слід запам’ятати поняття середньої та дисперсійної форми, які виводяться з першого та другого моментів випадкової величини (n-й момент rv - це очікування її n-ї потужності ). Крім того, моменти випадкової величини спільно передбачають її розподіл. Іншими словами, ви можете зменшити розподіл ймовірностей до послідовності чисел, і це корисно, коли ви хочете порівняти розподіли чисельно.

При обробці зображень, якщо ви хочете порівняти зображення, можливо, ви не хочете, щоб порівняння було чутливим до незначних речей, таких як обертання, переклад та масштаб (оскільки зображення залишається принципово однаковим). Таким чином, мотивація за інваріантними моментами ви бачите у цитованій статті Вікіпедії.

— Емре
джерело