我正在使用opencvPython 从网络摄像头提要中跟踪用户，因此代码如下所示：

如何在代码中打印出这个椭圆的质心？我是否必须将图像 ( frame) 本身转换为灰度并使用轮廓质心来获取它？或者我可以只使用框(track_box），因为如果我已经有选择，使用轮廓似乎是多余的。

我在 Matlab 中有一张图像，我在其中找到了所有的质心。图像中有多个质心，我正在使用“imellipse”来隔离其中一个。我正在尝试查找质心之一的像素位置。在 Matlab 的命令窗口中弹出位置就足够了。这是我的代码：

这是我试图推断质心标记的像素位置的图片。 http://imgur.com/DnSQTUi

我试图找到一种方法在 Matlab 中围绕图像的一部分绘制一个框并找到该图像的质心。理想情况下，我希望“新”部分显示在我的原始图像旁边，然后我可以到那个“新”图像的质心。

这是我的代码：

这是我试图在上面放置蒙版并找到该部分的质心的图像。

我是生态学家，主要使用纯素 R 包。

我有 2 个矩阵（样本 x 丰度）（见下面的数据）：

矩阵 1/ nrow= 6replicates*24sites, ncol=15 物种丰度（鱼） 矩阵 2/ nrow= 3replicates*24sites, ncol=10 物种丰度（无脊椎动物）

两个矩阵中的位点相同。我想获得成对站点之间的整体布雷柯蒂斯差异（考虑两个矩阵）。我看到 2 个选项：

选项 1，对重复（在站点规模）鱼类和大型无脊椎动物丰度进行平均，cbind 两个平均丰度矩阵（nrow=24sites，ncol=15+10 平均丰度）并计算 bray-curtis。

选项 2，对于每个组合，计算站点对之间的布雷-柯蒂斯相异度，计算站点质心之间的距离。然后对2个距离矩阵求和。

如果我不清楚，我在下面的 R 代码中做了这两个操作。

请您告诉我选项 2 是否正确且比选项 1 更合适。

先感谢您。

皮埃尔

下面是 R 代码示例

生成数据

选项 1，平均丰度和 cbind

选项 2，计算质心之间的每个组合距离并对 2 个距离矩阵求和

使用 Gavin Simpson 的 fuse() 对两个距离矩阵求和

总结两个欧几里得距离矩阵（感谢 Jari Oksanen 校正）

以及下面的“coord.centroid”，用于进一步基于距离的分析（是否正确？）

比较选项 1 和 2

对不起，我对编程有点陌生。基本上，我被分配到“分析”并生成一个三角形的图像，其中用户指定两条边的长度和它们之间的角度大小，程序运行并找到第三条边的长度以及两条边其他角度（使用余弦定律）。然后我必须有所有边长的文本输出，所有角度测量（可选），并以我的海龟的形式打印该区域，在图像中打印出“这是你的三角形\n它有一个 x 平方像素的区域”也是。此外，三角形的质心必须位于 (0,0)。这是我到目前为止所拥有的：

另外，我也为此使用了海龟图形。

我真的很挣扎。一些帮助将不胜感激！请帮忙！谢谢！

问题是我需要一个简化版本的算法，它可以计算二进制图像中几个白色轮廓的质心。例如，如果只有一个白色轮廓，则轮廓中心的坐标 Xc 和 Yc 使用公式计算：

其中 M 是强度 m_i 的总和，m_i 是像素强度值，x_i 和 y_i 是图像上的像素位置，n 是像素的总数。

任何人都可以提出类似的方法来处理多个轮廓，或者如何在使用相同的公式计算其中一个轮廓时忽略其他轮廓？

我正在尝试使用 PathIterator 来计算任何 Shape 对象的中心，以便可以计算弯曲路径，但是在找到标准 1x1 矩形的中心后，我的 getCenter() 方法会返回该点：

我的 getCenter() 方法：

我发现在打印 points.toString() 时，我在控制台中得到了这个：

我注意到点数组中有六个条目，而不是我期望的四个，因为输入的 Shape 对象是 Rectangle2D.Double(0, 0, 1, 1)。显然，它对点 (0, 0) 的解释比我想要的多两倍，我对为什么会这样感到困惑。它是 PathIterator.isDone() 方法的结果吗？我使用不正确吗？如果 PathIterator 不能解决我的问题怎么办？

我有一些看起来像这样的点图。

这些点形成的轨迹可以是圆形或椭圆形。显然，上面两张图片中圆形轨道的中心是不同的。

如何找到这些轨道的中心点（圆形/椭圆形）？我想找到作为中心的 (x,y) 坐标，它不必是绘制数据集中的一个点。即，我不想要一个medoid。

编辑：另外，我是否可以找到一个包含大部分这些点的圆/椭圆方程？在椭圆轨道中，我添加了一个椭圆来包围轨道上的点。这些值是通过反复试验计算的。中心也是通过观察该图来计算的。如何以编程方式执行此操作？

PointA在我的应用程序中，用户将两个点指向PointB同一行（可以是任何角度）。所以我有以下信息

1. 点A坐标

2. 点B坐标

3. A点和B点之间的距离

4. Across distance（取自用户作为输入以绘制其他点）

5. 角度（从 pointA 和 pointB 计算）。

基于此信息，另一个应用程序绘制四个点（矩形的顶点）。

我要做的是，我必须找到这四个点（矩形）的中心点，才能正确绘制出这四个点之间的矩形。

现在我可以绘制以中心为 pointA 的矩形，这显然是不正确的。我应该使用什么公式来计算 Rectangle 的中心，以便我可以绘制一个有界矩形？

图 1：

图 2：

图 3：

图 4：

图 5：

如所附图像所示，在每种情况下，矩形都是以 pointA 为质心绘制的。虽然我想要质心到四个点的中心。

PS：所有角度均以北 0 度测量。

以下是如何使用 kmeans 算法的示例：http: //mnemstudio.org/clustering-k-means-example-1.htm

在这个例子中，作者使用“相距最远的两个人（使用欧几里得距离测量）”作为初始质心，正如人们所说。

如果我想要的不是两个集群，而是 10 个集群怎么办！如何选择前 10 个质心？有没有办法选择相距最远的十个人？或者我应该用另一种方式来选择它们。

PS：我认为在我的情况下使用随机选择不会很好。此外，我一直在尝试使用前 10 个个体作为质心，但我正在寻找一种更好的方法来选择它们。