求取质心坐标

本文详细介绍了质心坐标的概念及其在计算几何中的应用,通过实例解析了如何求取多边形的质心坐标。质心坐标是相对于多边形各顶点的一种坐标表示,对于理解和处理几何形状的重心具有重要意义。文章涵盖了从基本理论到实际计算步骤的完整过程。

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#include "stdafx.h"
//#include <vtkAutoInit.h>
//VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2)
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/common/common.h> 
#include<ctime>
#include<cstdlib>
#include <windows.h>
#include <pcl/common/centroid.h>//计算点云的重心

using namespace pcl;
using namespace std;
typedef 
在OpenCV中,对于高斯拟合并获取亚像素级的质心坐标(通常是图像物体中),可以利用双边滤波器(Bilateral Filter)进行平滑处理,然后通过轮廓检测找到边缘,再应用霍夫变换(Hough Transform)或其他非极大值抑制算法找出可能的质心候选,最后结合小区域内的像素强度平均作为更精确的质心位置。 以下是一个简化的步骤: 1. **预处理**:使用OpenCV的`bilateralFilter()`函数对图像进行去噪和平滑,降低噪声影响。 ```python import cv2 img = ... # 读取图像 blurred_img = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75) ``` 2. **边缘检测**:如Canny边缘检测,寻找图像的边界。 ```python edges = cv2.Canny(blurred_img, threshold1, threshold2) ``` 3. **轮廓提取**:从边缘图像中提取出轮廓。 ```python contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` 4. **霍夫变换**:对每个轮廓,应用霍夫线圈投票法(Hough Circles)来检测圆(质心可能位于圆形区域)。 ```python circles = cv2.HoughCircles(contours[0], cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) ``` 5. **亚像素质心**:对于找到的每个圆,取其中像素点的平均值作为质心的亚像素级坐标。 ```python if circles is not None: centers = np.round(circles[0, :]).astype("int") mean_center = centers.mean(axis=0) ``` 注意,这只是一个基础的示例,实际过程中可能需要根据特定情况进行调整,例如选择合适的阈值、滤波器大小等。此外,如果目标不是圆形,可能需要其他方法,如霍夫直线变换(Hough Lines)。
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