cv2.moments()返回值中，得到的是质心还是重心

在 `cv2.moments()` 函数的返回值中，得到的是图像区域的几何矩（moments），而不是质心或重心。质心和重心是通过几何矩计算得到的。

几何矩是用于描述图像区域形状的特征，其中包括零阶矩（表示区域的面积）、一阶矩（表示区域的重心）和二阶矩（表示区域的惯性矩阵）。通过计算这些几何矩，可以进一步得到质心和重心。

如果我们使用 `M = cv2.moments(contour)` 来计算轮廓（contour）的几何矩，那么可以通过以下方式获得质心和重心：

cX = int(M["m10"] / M["m00"])  # 质心的 x 坐标
cY = int(M["m01"] / M["m00"])  # 质心的 y 坐标

mu20 = M["mu20"] / M["m00"]  # 二阶矩中的 mu20 分量
mu02 = M["mu02"] / M["m00"]  # 二阶矩中的 mu02 分量

gX = int(cX + mu20)  # 重心的 x 坐标
gY = int(cY + mu02)  # 重心的 y 坐标

其中，`M["m00"]` 表示零阶矩，`M["m10"]` 和 `M["m01"]` 分别表示一阶矩的 x 和 y 分量，`M["mu20"]` 和 `M["mu02"]` 分别表示二阶矩的 mu20 和 mu02 分量。

因此，通过计算几何矩，我们可以获得质心的坐标（cX, cY）和重心的坐标（gX, gY）。需要注意的是，这里的坐标值是整数类型（`int`），可能会存在舍入误差。

相关问题

如何使用cv2.moments()函数计算轮廓重心，旋转角度，还能计算什么？

cv2.moments()函数可以用来计算图像或轮廓的一系列矩形矩。它可以计算重心（也称为质心或中心点），旋转角度以及轮廓长度等特征。

使用方法如下：

import cv2

# 读入图片并转换为灰度图
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Canny边缘检测检测边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 寻找轮廓
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 取第一个轮廓
cnt = contours[0]

# 计算轮廓的矩形矩
moments = cv2.moments(cnt)

# 计算质心（重心）
cx = int(moments['m10'] / moments['m00'])
cy = int(moments['m01'] / moments['m00'])

# 计算旋转角度
angle = 0.5 * math.atan2(2 * moments['mu11'], moments['mu20'] - moments['mu02'])

# 输出质心和旋转角度
print("重心坐标:", (cx, cy))
print("旋转角度:", angle)

除了质心和旋转角度，cv2.moments()函数还可以计算轮廓的长度、周长、面积、方向等信息。可以通过查看函数文档了解更多信息。

cv2.moments

`cv2.moments`是一个用于计算图像的矩的函数，它可以用来计算一个二进制图像的面积、质心、中心矩等信息。它返回一个字典，包含了图像的所有矩信息。在使用该函数时，需要将图像转换为二进制形式，可以使用二值化、阈值化等方法实现。例如，以下代码将计算一个二值化图像的所有矩信息：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 计算图像的所有矩信息
moments = cv2.moments(binary)

# 输出图像的面积和质心坐标
print('Area:', moments['m00'])
print('Center:', moments['m10']/moments['m00'], moments['m01']/moments['m00'])

其中，`moments['m00']`表示图像的面积，`moments['m10']/moments['m00']`和`moments['m01']/moments['m00']`分别表示图像的质心的x和y坐标。