opencv轮廓中心点坐标

要获取轮廓的中心点坐标，可以使用OpenCV中的函数`cv2.moments()`来计算轮廓的矩，然后根据矩的计算公式可以求出轮廓的中心点坐标。

以下是一个示例代码，假设`contours`为轮廓列表：

import cv2

for contour in contours:
    M = cv2.moments(contour)
    cx = int(M['m10'] / M['m00'])
    cy = int(M['m01'] / M['m00'])
    print('Center point of contour:', cx, cy)

在上述代码中，`cv2.moments()`函数返回的是一个字典类型，包含了轮廓的各种矩信息，其中`m00`是零阶矩，表示轮廓的面积，`m10`和`m01`分别是一阶矩，表示轮廓的重心的横坐标和纵坐标，因此可以根据这三个矩计算出轮廓的中心点坐标。

相关问题

python opencv轮廓中心点

### 回答1：
Python OpenCV中获取轮廓中心点的方法如下：

1. 使用cv2.findContours()函数获取轮廓。

2. 对于每个轮廓，使用cv2.moments()函数计算其矩。

3. 根据矩计算轮廓的中心点坐标。

具体代码如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 获取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for cnt in contours:
    # 计算轮廓的矩
    M = cv2.moments(cnt)
    # 计算轮廓的中心点坐标
    cx = int(M['m10'] / M['m00'])
    cy = int(M['m01'] / M['m00'])
    # 在图像上绘制中心点
    cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (, , 255), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.moments()函数返回的是一个字典，包含了轮廓的各种矩，如m00、m10、m01等。根据这些矩可以计算出轮廓的中心点坐标。在上面的代码中，我们使用cv2.circle()函数在图像上绘制了每个轮廓的中心点。

### 回答2：
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、计算机视觉、深度学习等领域。常见的应用有图像识别、目标跟踪、3D建模、人脸识别等。

轮廓是图像处理中常用的概念，表示图像中连续的边缘。在OpenCV中，可以使用findContours()函数来查找轮廓。该函数将返回包含所有轮廓信息的contours数组，每个轮廓都是一组点的集合。

如果要找到轮廓的中心点，可以使用moments()函数。该函数将计算二维图像中的所有矩并返回一个包含各种几何特征的结构体，其中包括面积、质心等。要获取轮廓的质心，可以将moments()函数返回的结构体中的M10和M01分别除以M00，得到的结果即为轮廓的中心点坐标。

以下是一个使用OpenCV和Python来查找轮廓中心点的示例代码：

import cv2

# 读入图像并进行灰度化和二值化处理
img = cv2.imread('example.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 遍历所有轮廓并绘制中心点
for contour in contours:
    # 计算轮廓的矩
    moments = cv2.moments(contour)
    # 计算轮廓的中心点坐标
    cx = int(moments['m10'] / moments['m00'])
    cy = int(moments['m01'] / moments['m00'])
    # 在图像上绘制中心点
    cv2.circle(img, (cx, cy), 3, (0, 255, 0), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读入原始图像，然后对其进行灰度化和二值化处理。接着使用findContours()函数查找图像中的轮廓，并遍历所有轮廓。对于每个轮廓，我们使用moments()函数计算其矩，然后根据矩计算中心点坐标。最后，在图像上绘制中心点。

注意，在计算轮廓中心点时，需要先判断M00是否为0，避免除以0的错误。另外，如果图像中有多个轮廓，你可能需要使用一些额外的方法来排除一些不需要的轮廓或选择正确的轮廓。

### 回答3：
在使用Python和OpenCV处理图像时，轮廓（contour）是一个非常重要的概念。轮廓可以用来识别并提取图像中的特定区域或形状。在轮廓处理中，通常需要计算轮廓的中心点，以便进行后续的分析和操作。

在OpenCV中，可以使用函数cv2.moments()来计算轮廓的质心（centroid或center）。该函数将返回一个字典，其中包含轮廓的各种矩（Moments）以及它们的计算结果，如轮廓的位置、面积等。其中，质心坐标可以通过以下公式计算得出：

$C_x=\frac{M_{10}}{M_{00}}$, $C_y=\frac{M_{01}}{M_{00}}$

其中$C_x$和$C_y$分别为质心的x和y坐标，$M_{10}$、$M_{01}$、$M_{00}$分别为轮廓的一阶矩、二阶矩和零阶矩。求出轮廓的质心之后，可以在图像上标注质心的位置，或者使用质心对轮廓进行平移、旋转等操作。

以下是一个基于Python和OpenCV的轮廓中心点计算示例代码：

import cv2

# 读取图像并转为灰度图
image = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行阈值处理，得到二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到轮廓列表
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算每个轮廓的质心并打印
for contour in contours:
    moments = cv2.moments(contour)
    cx = int(moments['m10'] / moments['m00'])
    cy = int(moments['m01'] / moments['m00'])
    print('Contour center: ({}, {})'.format(cx, cy))

    # 在图像上标注质心位置
    cv2.circle(image, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)

# 显示处理结果
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该示例代码首先读取一张图像，将其转换为灰度图，然后进行二值化处理。接着，使用cv2.findContours()函数找到图像中的所有轮廓，并计算每个轮廓的质心坐标。最后，将质心位置标注在原图上并显示处理结果。

需要注意的是，cv2.moments()函数计算得到的轮廓质心是一个浮点数，需要根据应用场景进行四舍五入或类型转换等操作。此外，在实际应用中，可能需要使用其他方法来进一步处理轮廓的形状、面积等信息，以达到更加精确的分析和识别效果。

OpenCV C++ 轮廓提取坐标和中心点的代码

### 回答1：
以下是提取轮廓坐标和中心点的代码示例：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat binary;
    threshold(src, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    for (size_t i = ; i < contours.size(); i++)
    {
        // 计算轮廓的中心点
        Moments mu = moments(contours[i]);
        Point2f center(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00);
        cout << "Contour " << i << " center: " << center << endl;

        // 输出轮廓的坐标
        for (size_t j = ; j < contours[i].size(); j++)
        {
            cout << "Contour " << i << " point " << j << ": " << contours[i][j] << endl;
        }
    }

    return ;
}

这段代码可以读取一张灰度图像，提取其轮廓，并输出每个轮廓的坐标和中心点。

### 回答2：
以下是使用OpenCV C进行轮廓提取，并获取轮廓坐标和中心点的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("example.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 阈值化图像
    threshold(image, image, 128, 255, THRESH_BINARY);

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

    // 遍历每个轮廓
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        // 绘制轮廓
        drawContours(image, contours, i, Scalar(255), 2);

        // 计算轮廓的中心点
        Moments m = moments(contours[i]);
        Point center(m.m10 / m.m00, m.m01 / m.m00);

        // 输出轮廓坐标和中心点
        printf("Contour %d:\n", i);
        for (int j = 0; j < contours[i].size(); j++)
        {
            printf("Point %d: (%d, %d)\n", j, contours[i][j].x, contours[i][j].y);
        }
        printf("Center: (%d, %d)\n", center.x, center.y);
    }

    // 显示结果
    imshow("Contours", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

请注意，您需要将图像文件名更改为实际使用的图像文件，并根据需要进行其他适应性更改。此代码可用于提取图像中的轮廓，然后计算每个轮廓的中心点，并打印出轮廓坐标和中心点的值。

### 回答3：
确定OpenCV版本：
首先，需要确定使用的OpenCV版本是C++还是C。如果是C++版本，可以使用cv::findContours函数来提取轮廓坐标和中心点。

C++代码示例：

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

int main()
{
    // 加载图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 二值化图像
    cv::Mat binaryImage;
    cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 寻找轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    cv::findContours(binaryImage, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 遍历每个轮廓
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        // 计算轮廓中心点坐标
        cv::Moments moments = cv::moments(contours[i]);
        cv::Point center(moments.m10 / moments.m00, moments.m01 / moments.m00);

        // 打印轮廓坐标和中心点坐标
        std::cout << "Contour #" << i << std::endl;
        for (int j = 0; j < contours[i].size(); j++)
        {
            std::cout << "Coordinate: (" << contours[i][j].x << ", " << contours[i][j].y << ")" << std::endl;
        }
        std::cout << "Center: (" << center.x << ", " << center.y << ")" << std::endl;
    }

    return 0;
}

以上示例代码假设输入的图像是灰度图像，二值化阈值为128，且只提取外部轮廓（RETR_EXTERNAL）。

如果使用的是C版本的OpenCV，可以参考以下代码进行相应修改：

C代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include <stdio.h>

int main()
{
    // 加载图像
    IplImage* image = cvLoadImage("input.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    CvMat* binaryImage = cvCreateMat(image->height, image->width, CV_8UC1);

    // 二值化图像
    cvThreshold(image, binaryImage, 128, 255, CV_THRESH_BINARY);

    // 寻找轮廓
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq* contours = NULL;
    cvFindContours(binaryImage, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 遍历每个轮廓
    int i = 0;
    for (CvSeq* contour = contours; contour != NULL; contour = contour->h_next)
    {
        CvMoments moments;
        cvMoments(contour, &moments);
        int cX = (int)(moments.m10 / moments.m00);
        int cY = (int)(moments.m01 / moments.m00);
        printf("Contour #%d\n", i++);
        for (int j = 0; j < contour->total; j++)
        {
            CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(contour, j);
            printf("Coordinate: (%d, %d)\n", pt->x, pt->y);
        }
        printf("Center: (%d, %d)\n", cX, cY);
    }

    cvReleaseImage(&image);
    cvReleaseMat(&binaryImage);
    cvReleaseMemStorage(&storage);

    return 0;
}

请注意，在C版本的OpenCV中，使用的是IplImage和CvMat来表示图像，使用CvMemStorage和CvSeq来处理轮廓。

以上两个示例代码中的input.png是作为输入图像的文件名。你需要根据实际图像的文件名进行修改。