opencv和c++如何实现图像中几个光源区域的中心像素坐标和距离

可以使用以下步骤来实现图像中几个光源区域的中心像素坐标和距离：

1. 使用OpenCV读取图像文件，并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行二值化，以便更好地检测光源。

3. 使用形态学运算（例如膨胀和腐蚀）来去除噪声和填充空洞。

4. 查找图像中的轮廓，找到光源区域。

5. 对每个光源区域计算中心像素坐标，并将其保存到一个数组中。

6. 计算每对光源之间的距离，并将其保存到另一个数组中。

以下是一个示例代码片段，它演示了如何使用OpenCV和C ++来实现此目标：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    threshold(image, image, 128, 255, THRESH_BINARY); //二值化

    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(image, image, MORPH_OPEN, kernel); //形态学运算

    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(image, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); //查找轮廓

    vector<Point2f> centers;
    for (const auto& contour : contours)
    {
        Moments m = moments(contour);
        Point2f center(m.m10 / m.m00, m.m01 / m.m00);
        centers.push_back(center); //计算中心像素坐标
    }

    vector<double> distances;
    for (size_t i = 0; i < centers.size(); ++i)
    {
        for (size_t j = i + 1; j < centers.size(); ++j)
        {
            double distance = norm(centers[i] - centers[j]);
            distances.push_back(distance); //计算距离
        }
    }

    return 0;
}

在此示例中，我们首先将图像转换为灰度图像，并对其进行二值化以检测光源。然后，我们使用形态学运算来去除噪声和填充空洞。接下来，我们查找轮廓并计算每个光源的中心像素坐标。最后，我们计算每对光源之间的距离，并将它们保存到一个数组中。