opencv求轮廓中心坐标

在OpenCV库中，计算轮廓的中心坐标通常涉及到找到轮廓内的几何中心或重心。当你获取到一个轮廓（轮廓是由边界点组成的轮廓结构）后，可以使用`cv2.convexHull()`函数将其转换为凸包，然后通过以下步骤找到中心：

1. **获取凸包**：

   hull = cv2.convexHull(contour)

2. **计算凸包顶点的平均位置**：
凸包顶点的数量等于轮廓的周长减去2（因为每个边会被计两次）。你可以遍历每个顶点并加权平均它们的x和y坐标来得到重心。

   moments = cv2.moments(hull)
   if moments['m00'] != 0:  # 防止除以零的情况
       center_x = int(moments['m10'] / moments['m00'])
       center_y = int(moments['m01'] / moments['m00'])
   else:
       center_x, center_y = None, None  # 如果没有像素，则无法计算

3. **返回中心坐标**：
`center_x`和`center_y`就是所求的轮廓中心的x和y坐标。

如果你需要更精确地定位轮廓内部的几何中心，比如对于不规则形状，你可能需要使用其他算法，如最小外接圆的圆心或者通过轮廓四点来计算。

相关问题

opencv获取轮廓点坐标

你可以使用OpenCV里面的findContours函数来获取轮廓点的坐标。以下是一个使用示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for i in range(len(contours)):
    cnt = contours[i]
    # 获取轮廓点坐标
    for j in range(len(cnt)):
        x, y = cnt[j][0]
        print("contour %d, point %d: (%d, %d)" % (i, j, x, y))

findContours函数返回两个值，第一个是轮廓点的坐标数组，第二个是层级关系数组。在遍历轮廓点坐标数组时，注意cnt[j][0]表示的是坐标点的数组，其中第一个元素是x坐标，第二个元素是y坐标。

opencv轮廓中心点坐标

要获取轮廓的中心点坐标，可以使用OpenCV中的函数`cv2.moments()`来计算轮廓的矩，然后根据矩的计算公式可以求出轮廓的中心点坐标。

以下是一个示例代码，假设`contours`为轮廓列表：

import cv2

for contour in contours:
    M = cv2.moments(contour)
    cx = int(M['m10'] / M['m00'])
    cy = int(M['m01'] / M['m00'])
    print('Center point of contour:', cx, cy)

在上述代码中，`cv2.moments()`函数返回的是一个字典类型，包含了轮廓的各种矩信息，其中`m00`是零阶矩，表示轮廓的面积，`m10`和`m01`分别是一阶矩，表示轮廓的重心的横坐标和纵坐标，因此可以根据这三个矩计算出轮廓的中心点坐标。