전체 바이너리 이미지의 중심을 찾는 방법은 무엇입니까?

Question

필자는 내 전체 전체 이진 이미지에 대한 좌표 (X, Y)를 찾고 각 구성 요소에 대한 CoM을 seperatly로 찾는 것에 관심이 있습니다. 어떻게 효율적으로 만들 수 있습니까? regionprops를 사용하는 것 같지만 올바른 방법을 찾을 수 없습니다.

Answer 1

넌 BWregionprops의 데이터 타입에 따라 regionprops

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

위한 단일 영역으로서 모든 영역을 정의 할 수는 다른 영역으로서 각 연결 컴포넌트 라벨 또는 모든 비 - 제로 처리해야하는지 여부를 결정 여러 구성 요소가있는 단일 영역.

---

또는,

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

Answer 2

그냥 회색이 방법을 확장

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 
} 

좌표 반복 모든 픽셀들이 X와 Y의 평균을 계산 스스로 중심을 계산할 수 있습니다 범위 [0..255] 범위의 확대/축소 이미지 : 대신

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

,515,

너무 어두운 픽셀 질량 계산의 중앙 약간 작은 부분 기여 값 (100)의 화소의 값 1과 어두운 픽셀보다 100 배 중량 갖는다이 경우 다음과 같은 계산

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

사용. 이 경우 이미지가 클 경우 32 비트 정수가 넘칠 수 있으므로 int 대신 long int sumX, sumY 변수를 사용하십시오.