OpenCV 轮廓重心 QT

### 如何在 QT 中使用 OpenCV 计算图像轮廓的重心

为了实现这一目标，可以按照如下方法编写代码：

首先加载灰度图并转换为二值化图像以便更好地识别轮廓[^1]。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QApplication>

int main(int argc, char **argv){
    QApplication app(argc, argv);
    
    // 加载原始灰度图像
    cv::Mat src = cv::imread("path_to_image", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    if(src.empty()){
        qDebug() << "Could not open or find the image";
        return -1;
    }

    // 创建窗口显示原图
    cv::namedWindow("Original Image");
    cv::imshow("Original Image", src);

    // 将图像转为二值图像
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(src, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

接着寻找所有轮廓，并计算这些轮廓各自的矩形边界以及质心坐标[^2]。

    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;

    // 查找轮廓
    cv::findContours(binary.clone(), contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i) {
        // 获取轮廓最小包围盒
        cv::Rect boundingBox = cv::boundingRect(contours[i]);

        // 绘制轮廓及其外接矩形到源图像上
        cv::drawContours(src, contours, static_cast<int>(i), cv::Scalar(255));
        rectangle(src, boundingBox.tl(), boundingBox.br(), cv::Scalar(255));

        // 计算轮廓的几何矩来找到质心
        cv::Moments M = moments(contours[i]);
        
        int cx = M.m10 / M.m00;
        int cy = M.m01 / M.m00;

        // 在图像中标记质心位置
        circle(src, cv::Point(cx,cy), 3, cv::Scalar(255), -1);  
    }
}

最后展示处理后的图像，在该图像中可以看到标记出来的各个轮廓及其中心点的位置。通过上述过程可以在 Qt 应用程序环境中利用 OpenCV 完成对输入图片内物体轮廓检测和重心定位的任务。