python求二值化图像的聚类中心坐标

要在Python中求二值化图像的聚类中心坐标，你可以使用scikit-learn库中的K-means算法，然后计算每个聚类的中心坐标。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from PIL import Image

# 读取二值化图像
image = Image.open('binary_image.png')
image_array = np.array(image)

# 将二值化图像转换为一维数据
data = image_array.reshape(-1, 1)

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
kmeans.fit(data)

# 获取聚类中心点的像素值
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

# 获取聚类中心点的坐标
cluster_centers_coords = []
for center in cluster_centers:
    coords = np.where(image_array == center)
    cluster_centers_coords.append(coords)

# 打印聚类中心点的坐标
print("聚类中心点的坐标：")
for coords in cluster_centers_coords:
    print(coords)

在这个示例中，首先使用PIL库读取二值化图像，并将其转换为NumPy数组。然后，将二值化图像的数据转换为一维形式，以便于聚类分析。接下来，使用K-means算法进行聚类，设置聚类中心点的数量为2。然后，通过`np.where()`函数找到聚类中心点在原图像中的坐标。最后，打印出聚类中心点的坐标。

请确保将代码中的'binary_image.png'替换为你实际使用的二值化图像文件路径。另外，你可能需要安装所需要的库，可以使用pip命令进行安装，例如：`pip install scikit-learn pillow`。