提取图形的七阶不变矩，利用求得特征矩进行图像的识别

资 源 简 介

提取图形的七阶不变矩，利用求得特征矩进行图像的识别

详 情 说 明

在计算机视觉领域，七阶不变矩是一种经典的特征提取方法，主要用于图像的识别与分类。它基于图像的几何矩计算，能够有效捕捉图像形状的关键特征，同时对平移、旋转和缩放等变换具有不变性，因此在模式识别任务中表现优异。

七阶不变矩的核心思想是利用图像像素的空间分布特性，通过数学上的矩运算提取高阶特征。具体来说，它首先计算图像的几何矩，然后通过这些几何矩的组合构造出七个不变矩。这些不变矩能够稳定地表征图像的整体形状，即使图像发生仿射变换，其特征值仍能保持相对稳定。

在图像识别应用中，提取七阶不变矩后通常将其作为特征向量输入到分类器（如支持向量机或神经网络）进行训练和预测。这种方法计算简单，对噪声有一定的鲁棒性，适用于字符识别、工业零件检测等场景。

需要注意的是，七阶不变矩更擅长描述全局形状特征，对局部细节和纹理的区分能力较弱。实际应用中常与其他特征（如纹理、颜色特征）结合使用以提高识别精度。