区域特征（大多是基于矩的）：
面积、宽、高、宽高比、最小外接矩形（圆）、质心、圆度。
凸包、凸性（0~1，面积/凸包面积，用来测量区域的紧凑程度。通常不想要的结果是高度非凸的）。
紧性（≥1，轮廓周长²/(4π面积)，圆的紧性=1）。凸性适合有拐点的、紧性适合圆滑的。
灰度特征（大多是基于统计学的）：
灰度平均值（整体亮度）、灰度值的方差、灰度值的标准差（测量纹理的多少）。
灰度直方图、灰度累积直方图。
灰度值归一化（降低光照敏感度）
【参考】机器视觉算法与应用，Carsten Steger、Markus Ulrich、Christian Wiedemann著，杨少荣译，清华大学出版社。
标签：特征,面积,凸性,凸包,紧性,直方图,灰度,图像 来源： https://www.cnblogs.com/xixixing/p/11972602.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。