本文整理了Java中org.opencv.imgproc.Imgproc.moments()方法的一些代码示例，展示了Imgproc.moments()的具体用法。这些代码示例主要来源于Github/Stackoverflow/Maven等平台，是从一些精选项目中提取出来的代码，具有较强的参考意义，能在一定程度帮忙到你。Imgproc.moments()方法的具体详情如下：
包路径：org.opencv.imgproc.Imgproc
类名称：Imgproc
方法名：moments

Imgproc.moments介绍

[英]Calculates all of the moments up to the third order of a polygon or rasterized shape.

The function computes moments, up to the 3rd order, of a vector shape or a rasterized shape. The results are returned in the structure Moments defined as: ``

// C++ code:

class Moments

public:

Moments();

Moments(double m00, double m10, double m01, double m20, double m11,

double m02, double m30, double m21, double m12, double m03);

Moments(const CvMoments& moments);

operator CvMoments() const;

// spatial moments

double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03;

// central moments

double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03;

// central normalized moments

double nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03;

In case of a raster image, the spatial moments Moments.m_(ji) are computed as:

m _(ji)= sum(by: x,y)(array(x,y) * x^j * y^i)

The central moments Moments.mu_(ji) are computed as:

mu _(ji)= sum(by: x,y)(array(x,y) * (x - x")^j * (y - y")^i)

where (x", y") is the mass center:

x" = (m_10)/(m_(00)), y" = (m_01)/(m_(00))

The normalized central moments Moments.nu_(ij) are computed as:

nu (ji)= (mu(ji))/(m_(00)^((i+j)/2+1)).

Note:

mu_00=m_00, nu_00=1**nu_10=mu_10=mu_01=mu_10=0, hence the values are not stored.

The moments of a contour are defined in the same way but computed using the Green's formula (see http://en.wikipedia.org/wiki/Green_theorem). So, due to a limited raster resolution, the moments computed for a contour are slightly different from the moments computed for the same rasterized contour.

Note:

Since the contour moments are computed using Green formula, you may get seemingly odd results for contours with self-intersections, e.g. a zero area (m00) for butterfly-shaped contours.
[中]计算多边形或光栅化形状的三阶矩。
该函数计算矢量形状或光栅化形状的矩，最高可达3阶。结果在结构Moments中返回，该结构定义为：``
//C++代码：
课堂时刻
公众：
力矩（）；
力矩（双m00，双m10，双m01，双m20，双m11，
双m02、双m30、双m21、双m12、双m03）；
力矩（常数、力矩和力矩）；
运算符cv（）常量；
//空间矩
双m00、m10、m01、m20、m11、m02、m30、m21、m12、m03；
//中心时刻
双mu20、mu11、mu02、mu30、mu21、mu12、mu03；
//中心归一化矩
双nu20、nu11、nu02、nu30、nu21、nu12、nu03；
对于光栅图像，空间矩矩。m_ji（ji）计算如下：
m（uji）=和（x，y）（数组（x，y）x^jy^i）
中心时刻。mu_ji（ji）计算如下：
mu（uji）=和（由：x，y）（数组（x，y）（x-x）^j（y-y）^i）
其中（x“，y”）是质量中心：
x“=（m_10）/（m_（00）），y“=（m_01）/（m_（00））
标准化中心矩矩。nu_ij（ij）*的计算公式如下：
（i+j）/2+1）
注:
mu_00=m_00，nu_00=1**nu_10=mu_10=mu_01=mu_10=0，因此不存储值。
轮廓的力矩以相同的方式定义，但使用格林公式计算（请参见http://en.wikipedia.org/wiki/Green_theorem)。因此，由于光栅分辨率有限，为轮廓计算的力矩与为相同光栅化轮廓计算的力矩略有不同。
注:
由于轮廓力矩是使用格林公式计算的，因此对于具有自相交的轮廓，您可能会得到看似奇怪的结果，例如，对于蝴蝶形轮廓，零面积（m00）。

代码示例

代码示例来源：origin: us.ihmc/IHMCPerception

public static Point2f findBlobFromThresholdImage(Mat thresholdedImage)
{
 Moments moments = Imgproc.moments(thresholdedImage);
 
 double m01 = moments.get_m01();
 double m10 = moments.get_m10();
 double area = moments.get_m00();
 
 Point2f blobPosition;
 if (m01 != 0.0 && m10 != 0.0 && area != 0.0 && thresholdedImage.width() != 0 && thresholdedImage.height() != 0)
 {
   blobPosition = new Point2f((float) (m10 / area / (double) thresholdedImage.width()), (float) (1.0 - m01 / area / (double) thresholdedImage.height()));
 }
 else
 {
   blobPosition = new Point2f();
 }
 
 return blobPosition;
}

代码示例来源：origin: us.ihmc/ihmc-perception

public static Point2D32 findBlobFromThresholdImage(Mat thresholdedImage)
{
 Moments moments = Imgproc.moments(thresholdedImage);
 
 double m01 = moments.get_m01();
 double m10 = moments.get_m10();
 double area = moments.get_m00();
 
 Point2D32 blobPosition;
 if (m01 != 0.0 && m10 != 0.0 && area != 0.0 && thresholdedImage.width() != 0 && thresholdedImage.height() != 0)
 {
   blobPosition = new Point2D32((float) (m10 / area / (double) thresholdedImage.width()), (float) (1.0 - m01 / area / (double) thresholdedImage.height()));
 }
 else
 {
   blobPosition = new Point2D32();
 }
 
 return blobPosition;
}