python的opencv如何实现从轮廓求重心

在 Python 的 OpenCV 中，可以使用 `cv2.moments()` 函数计算轮廓的矩和中心。其中，第一步是计算轮廓的矩，第二步是利用计算出的矩计算出轮廓的重心。

下面是一个简单的例子，展示了如何从轮廓中计算出重心坐标：

import cv2

# 读取图像，转为灰度图像
img = cv2.imread('contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 计算轮廓矩和重心
M = cv2.moments(contours[0])
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])

# 在图像上标出重心
cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先读入一张图像，并将其转为灰度图像。然后，使用 `cv2.threshold()` 函数对图像进行二值化处理。接下来，使用 `cv2.findContours()` 函数查找图像中的轮廓。

在找到轮廓后，我们使用 `cv2.moments()` 函数计算轮廓的矩。然后，利用计算出的矩，我们可以计算出轮廓的重心坐标。最后，我们在图像上标出重心，并将结果显示出来。

注意，这里我们假设轮廓存在，因此直接使用了 `contours[0]` 来获取轮廓。实际上，在实际应用中，我们需要先检查是否找到了轮廓，再进行计算。