利用python寻找矩形中心点

在Python中，如果你有一个二维数组表示的图像或矩阵，其中包含矩形区域的数据，找到这个矩形的中心点通常涉及到找出宽度和高度的最大值，然后确定它们交叉点的位置。这里是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要遍历矩阵，查找像素值大于某个阈值的行和列。这可以视为矩形边界的一部分。

import numpy as np

# 假设matrix是你的二维数组
matrix = ... # 例如，一个numpy数组
threshold = ... # 可视化或数据分析中的阈值
rows, cols = np.where(matrix > threshold)

2. 接着，你可以计算出最大宽度和高度。从最左边和最上边的边界到最后一个非零元素所在位置。

widths = np.ediff1d(np.argwhere(cols == 0), append=cols[-1])
heights = np.ediff1d(np.argwhere(rows == 0), append=rows[-1])

max_width = widths.argmax()
max_height = heights.argmax()

3. 矩形中心点就是宽度和高度交叉点减去半个宽度和高度（因为宽度是从左到右算的，高度是从上到下算的）。

center_x = cols[max_width] - (widths[max_width] // 2)
center_y = rows[max_height] - (heights[max_height] // 2)

center_point = (center_x, center_y)