opencv - 如何计算二维 numpy 数组的加权“中心”？

Question

假设我有一些 numpy 数组（在这种情况下，它代表一个 100x100 的二进制图像）......

img=np.random.randint(0,2,(100,100)).astype(numpy.uint8)

如何最好地确定数组中 1 值的“平均位置”？例如，如果数组中有一个 1 的簇，我想找到该簇的中心。

Answer 1

我看到你也标记了这个numpy，所以我会这样做：

x = range(0, img.shape[0])
y = range(0, img.shape[1])

(X,Y) = np.meshgrid(x,y)

x_coord = (X*img).sum() / img.sum().astype("float")
y_coord = (Y*img).sum() / img.sum().astype("float")

那会给你加权平均中心。

如果您希望对图像中的每个 1 的集群进行此操作，我建议您使用连接的组件来掩盖您感兴趣的集群。对尽可能多的集群重复此过程可能不是一个好主意，而是计算所有同一数组遍历中的聚类平均值。