最近有朋友使用Hadoop 做图像检索，想用颜色矩特征，但是现成的代码只有matlab版的，为此，在这里提供了一个java版的顏色矩算法。

package pack;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.Highgui;

public class GetColorMoments {
    
     static {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);}
     public static void main(String[] args) {
        
            String imageDir="/home/zhong/Desktop/testpicture/202.jpg";
            double [] color=colorMoments(imageDir);
            for(int i=0;i<color.length;i++){
                System.out.println(color[i]);
            }
        
            System.out.println("done!!!");                     
     }
    
    
    
    
     static double[] colorMoments(String path){
         double [] y = new double[9];
         Mat imagemat = Highgui.imread(path);
         double [] B=new double[imagemat.rows()*imagemat.cols()];
         double [] G=new double[imagemat.rows()*imagemat.cols()];
         double [] R=new double[imagemat.rows()*imagemat.cols()];
         for(int j=0;j<imagemat.rows();j++){        
             for(int k=0;k<imagemat.cols();k++){            
                 double [] data=imagemat.get(j, k);
                 B[j*imagemat.cols()+k]=data[0];
                 G[j*imagemat.cols()+k]=data[1];
                 R[j*imagemat.cols()+k]=data[2];                
             }
         }
         y[0]=mean(R);
         y[1]=std(R, mean(R));
         y[2]=skew(R, mean(R));
         y[3]=mean(G);
         y[4]=std(G, mean(G));
         y[5]=skew(G, mean(G));
         y[6]=mean(B);
         y[7]=std(B, mean(B));
         y[8]=skew(B, mean(B));
         return y;
        
     }
     static double mean(double [] data){        //一阶矩均值
         double sum=0;
         for(int i=0;i<data.length;i++){
             sum+=data[i];
         }
         double mean=sum/data.length;
//         System.out.println(mean);
         return mean;
     }
     static double std(double [] data,double mean){    //二阶矩方差
         double sum=0;
         for(int i=0;i<data.length;i++){
             sum+=Math.pow((data[i]-mean), 2);
         }
//         System.out.println(sum);
         double std=Math.pow((sum/data.length),0.5);
         return std;
     }
     static double skew(double [] data,double mean){   //三阶矩斜度
         double sum=0;
         for(int i=0;i<data.length;i++){
             sum+=Math.pow((data[i]-mean), 3);
         }
         double skew=Math.cbrt(sum/data.length);
         return skew;
     }
    
}