Question

我有兴趣找到整个二进制图像的坐标（X，Y），而不是每个组件的CoM分别找到坐标。我怎样才能有效地做到这一点？我想使用regionprops，但找不到正确的方法。

Answer 1

您可以将所有区域定义为regionprops

的单个区域

props = regionprops( double( BW ), 'Centroid' );

根据BW regionprops的数据类型决定是将每个连接的组件标记为不同的区域，还是将所有非零视为具有多个组件的单个区域。

或者，您可以自己计算质心

[y x] = find( BW );
cent = [mean(x) mean(y)];

Answer 2

迭代所有像素计算其X和Y坐标的平均值

void centerOfMass (int[][] image, int imageWidth, int imageHeight)
{
    int SumX = 0;
    int SumY = 0;
    int num  = 0; 
    for (int i=0; i<imageWidth; i++)
    {
        for (int j=0; j<imageHeight; j++)
        {
            if (image[i][j] == WHITE)
            {
               SumX = SumX + i;
               SumY = SumY + j; 
               num = num+1;
            }
        }
    }

    SumX = SumX / num;
    SumY = SumY / num;
    // The coordinate (SumX,SumY) is the center of the image mass
}

将此方法扩展到范围为[0..255]的灰度图像：而不是

if (image[i][j] == WHITE)
                {
                   SumX = SumX + i;
                   SumY = SumY + j; 
                   num = num+1;
                }

使用以下计算

SumX = SumX + i*image[i][j];
SumY = SumY + j*image[i][j]; 
num = num+image[i][j];

在这种情况下，值为100的像素具有比值为1的暗像素高100倍的权重，因此暗像素对质心计算贡献相当小的分数。请注意，在这种情况下，如果图像很大，则可能会遇到32位整数溢出，因此在这种情况下使用long int sumX，sumY变量而不是int。

如何找到我的整个二进制图像的质量中心？

2 个答案: