android opencv找灰度图重心

在 Android 平台上使用 OpenCV 找到灰度图的重心可以使用以下步骤：

1. 加载灰度图像

Mat grayImage = Imgcodecs.imread("your_gray_image_path", Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

2. 计算图像的二阶矩，即图像的中心矩

Moments moments = Imgproc.moments(grayImage);

3. 计算图像的重心

Point centroid = new Point();
centroid.x = moments.get_m10() / moments.get_m00();
centroid.y = moments.get_m01() / moments.get_m00();

这样就可以得到灰度图像的重心坐标。

相关问题

opencv图像灰度重心算法

OpenCV中没有直接提供图像灰度重心算法的函数，但你可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，将彩色图像转换为灰度图像。你可以使用`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。

import cv2

gray_image = cv2.cvtColor(color_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 接下来，计算灰度图像中每个像素的重心。重心是根据像素的坐标和灰度值计算得出的。你可以使用以下代码来计算灰度图像中所有像素的重心：

M = cv2.moments(gray_image)
cX = int(M["m10"] / M["m00"])
cY = int(M["m01"] / M["m00"])

这里，`M`是一个包含所有矩特征的字典。通过使用`["m10"]`和`["m00"]`计算水平坐标`cX`，使用`["m01"]`和`["m00"]`计算垂直坐标`cY`。

3. 最后，你可以在图像上绘制重心。你可以使用以下代码在灰度图像上绘制一个红色的小圆点表示重心：

cv2.circle(gray_image, (cX, cY), 5, (0, 0, 255), -1)

这里，`cv2.circle()`函数用于在指定坐标`(cX, cY)`处绘制一个半径为5的红色圆点。

希望这能帮助到你实现图像灰度重心算法。

opencv图像灰度重心算法python

在使用OpenCV进行图像灰度重心计算的Python代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

def calculate_gray_center(image):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 二值化处理
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

    # 计算图像的灰度重心
    M = cv2.moments(binary)
    cx = int(M['m10'] / M['m00'])
    cy = int(M['m01'] / M['m00'])

    return cx, cy

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 计算灰度重心
cx, cy = calculate_gray_center(image)

print("灰度重心坐标：({}, {})".format(cx, cy))

请确保已经安装了OpenCV库，并将图像路径替换为实际图像的路径。该代码中，`calculate_gray_center()`函数用于计算图像的灰度重心，输入参数为一个彩色图像，返回坐标 `(cx, cy)` 表示灰度重心的位置。