• 操作系統：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 編程語言：C++11

算法描述

該函數用于在 GPU 上計算圖像的原始矩（spatial moments）。這些矩可用于描述圖像中物體的形狀特征，如面積、質心等。

與 cv::cuda::moments(…) 不同的是，這個函數將結果寫入一個 OutputArray 中，而不是返回結構體。因此它更適合需要手動處理矩數組的應用場景。

參數

參數名	類型	描述
src	InputArray	輸入圖像，支持 CV_8U, CV_16U, 或 CV_32S 類型，單通道圖像。如果 binaryImage 為 true，則應為二值圖像（前景非零，背景為零）。
moments	OutputArray	輸出矩數組，是一個一維數組，長度由 order 決定（見下文），數據類型由 momentsType 指定。
binaryImage	const bool	如果為 true，則假設輸入圖像是二值圖像；否則按灰度圖處理。默認為 false。
order	const MomentsOrder	要計算的矩的最大階數，可選：
		- FIRST_ORDER_MOMENTS：僅計算到一階矩（共 4 個矩）
		- SECOND_ORDER_MOMENTS：計算到二階矩（共 9 個矩）
		- THIRD_ORDER_MOMENTS：計算到三階矩（共 16 個矩）
momentsType	const int	矩的數據類型，通常為 CV_64F（雙精度浮點數），也可以是 CV_32F。
stream	Stream&	可選的 CUDA 流對象，用于異步執行。默認為同步執行（Stream::Null()）。

注意：

為了獲得最佳性能，請預先分配一個一維 GpuMat 用于存儲矩（moments），其類型和大小必須足以容納指定階數下的所有圖像矩。

例如：當 order == MomentsOrder::SECOND_ORDER_MOMENTS 且 momentsType == CV_32F 時，可以這樣分配：

GpuMat momentsDevice(1, numMoments(MomentsOrder::SECOND_ORDER_MOMENTS), CV_32F);

下載矩數組后，可以在主機端使用 cv::Moments 構造函數輕松地計算中心矩（central moments）和歸一化矩（normalized moments）。例如：

HostMem momentsHostMem(1, numMoments(MomentsOrder::SECOND_ORDER_MOMENTS), CV_32F);
momentsDevice.download(momentsHostMem, stream);
stream.waitForCompletion();
Mat momentsMat = momentsHostMem.createMatHeader();
cv::Moments cvMoments(momentsMat.at<float>(0), momentsMat.at<float>(1),momentsMat.at<float>(2), momentsMat.at<float>(3),momentsMat.at<float>(4), momentsMat.at<float>(5),momentsMat.at<float>(6), momentsMat.at<float>(7),momentsMat.at<float>(8), momentsMat.at<float>(9)
);

示例詳見 OpenCV 貢獻模塊源碼中的測試文件：
opencv_contrib_source_code/modules/cudaimgproc/test/test_moments.cpp 中的 CUDA_TEST_P(Moments, Async) 測試用例

返回值

無返回值。矩的結果通過 moments 參數輸出。

代碼示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <iostream>int main()
{// 加載圖像cv::Mat h_src = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (h_src.empty()){std::cerr << "無法加載圖像！" << std::endl;return -1;}// 上傳圖像到 GPUcv::cuda::GpuMat d_src;d_src.upload(h_src);// 獲取最大階數下的矩數量int nMoments = cv::cuda::numMoments(cv::cuda::MomentsOrder::THIRD_ORDER_MOMENTS);// 創建輸出矩陣cv::cuda::GpuMat d_moments;d_moments.create(1, nMoments, CV_64F);  // 存儲所有矩值// 計算空間矩cv::cuda::spatialMoments(d_src, d_moments, false, cv::cuda::MomentsOrder::THIRD_ORDER_MOMENTS);// 下載結果cv::Mat h_moments;d_moments.download(h_moments);// 打印結果std::cout << "原始矩（spatial moments）：" << std::endl;for (int i = 0; i < h_moments.cols; ++i){std::cout << "Moment[" << i << "] = " << h_moments.at<double>(i) << std::endl;}return 0;
}

運行結果

原始矩（spatial moments）：
Moment[0] = 3.4715e+07
Moment[1] = 9.17605e+09
Moment[2] = 8.59234e+09
Moment[3] = 3.17604e+12
Moment[4] = 2.31525e+12
Moment[5] = 2.88234e+12
Moment[6] = 1.22333e+15
Moment[7] = 8.11918e+14
Moment[8] = 7.81631e+14
Moment[9] = 1.09583e+15