这可能是一件非常简单的事情，但我对此有冲突。我已将特定的二进制图像 (28 x 28) 拆分为 (4 x 4) 样本。现在我想计算每个样本的像素密度（我使用这些密度值作为 OCR 应用程序中的特征）。据我所知，密度定义了特定区域中的像素数，例如每平方英寸 7 个像素。这里也一样吗？我所有的样本都有 4 个像素。Moment->m00和像素密度有关系吗？有人可以解释一下吗？请帮助
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“密度”描述了有多少“事物”对应于“一小部分空间”。
就图像而言，这可能是“图像片段”所拥有的“颜色量”。
对于作为像素阵列保存的黑白或灰度图像，可能仅表示平均像素值。
例如，如果您的图像是黑白的（即像素的值为 0 或 1）：如果您的样本是 4x4 正方形，那么它的面积是 16。在这个区域中，您可以有 0 到 16 个像素，什么将分别为 0.0 和 1.0。这里 4 个黑色像素和 12 个白色像素可能表示密度为 4/16 = 0.25（或 12/16 = 0.75，取决于您将哪些像素视为“空”（黑色或白色？））。
例如，如果您的图像是灰度图像（即像素的值在 0..255 范围内，描述了它们的白度）：如果您的样本是 4x4 正方形，则其面积为 16。在此区域中，您可以从 0 到 16 像素，分别是 0% 和 100%。除了四个像素“空”，这四个像素的值为 100,100,50,50 为您提供 (100+100+50+50)/255/16 = 0.073 的密度。请注意像素具有 min=0 和 max=255 值。如果您的像素具有不同的值范围，请适当调整。
就 OpenCV 而言，我假设这moment->m00是一个“空间图像 m=0,n=0 时刻”。因此，您可能需要查看http://software.intel.com/sites/products/documentation/hpc/ipp/ippi/ippi_ch11/ch11_image_moments.html
看看那个文件和公式，我想你会m00在田间或m11田间找到你的密度。我认为由于 m 和 n 为 0，因此m00将等于 1（一），并且m11将保持 2D 图像的平均像素值，但我没有尝试/检查过，所以我不是 100% 确定。
于 2013-06-03T12:03:08.557 回答