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分享一种利用灰度质心法提取图像中圆点中心坐标的技巧 - zhixinfa.m

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简介：
本文介绍了使用灰度质心法精确提取图像内圆形标记中心位置的方法，并提供了MATLAB代码实现示例。 跟大家分享一个使用灰度质心法提取图像圆点中心坐标的程序-zhixinfa.m。如果大家觉得有用，请给予评分。如果有大神老师能够在此基础上补充求解圆点半径的代码，那就更完美了。

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  • 分享一种利用灰度质心法提取图像中圆点中心坐标的技巧 - zhixinfa.m
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    本文介绍了使用灰度质心法精确提取图像内圆形标记中心位置的方法，并提供了MATLAB代码实现示例。 跟大家分享一个使用灰度质心法提取图像圆点中心坐标的程序-zhixinfa.m。如果大家觉得有用，请给予评分。如果有大神老师能够在此基础上补充求解圆点半径的代码，那就更完美了。
     
  • 原创Matlab圆点中心坐标提取-circle.rar
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    本资源为原创Matlab代码包，用于高效地从图像中提取圆点中心坐标。circle.rar内含详细注释和示例文件，适合科研与教学使用。 感谢论坛上的资料分享让我少走了弯路。 文件名：circle.rar 测试图像描述： 背景为黑色，圆点为白色。 图像中有五个圆点。 功能简介： 提取每个圆点的中心坐标[X Y]， 并在这些位置用红色“十”标记出来。 代码实现： ```matlab function [X, Y]=circletest() im = imread(test_image.png); % 读取原始图像 test_im_gray = rgb2gray(im); % 转换为灰度图 bw = zeros(size(test_im_gray)); for i=1:size(test_im_gray, 1) for j=1:size(test_im_gray, 2) if test_im_gray(i,j)>=250 bw(i,j)=1; % 图像二值化处理，阈值为250 end end end L = bwlabel(bw); % 标记联通区域的标签图 s = regionprops(L, Centroid); % 提取每个连接域的中心坐标 centroids = cat(1, s.Centroid); % 将所有圆点的中心位置合并成一个矩阵 imshow(im); hold on; plot(centroids(:,2),centroids(:,1),r+); hold off; p=cell2mat(s.Centroid); X=p(:, 2); Y=p(:, 1); end ``` 附图：results.jpg 该代码能够成功提取图像中的圆点中心坐标，并且在这些位置用红色“十”标记。
     
  • 图像中心点提取算法
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    图像中心点提取算法是一种用于从数字图像中准确识别并定位关键点位置的技术方法，广泛应用于计算机视觉领域，如目标跟踪、人脸识别及图像匹配等场景。 亚像素质心定位算法、二值化质心定位算法以及加权二值化质心定位算法都是图像处理领域常用的几种技术方法。这些算法各有特点，在不同的应用场景中能够发挥各自的优势，帮助实现更精确的图像分析与识别任务。
     
  • 获取图像中心坐标
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    本工具用于快速准确地定位图片中的关键点，并计算其几何中心位置，适用于图像处理和计算机视觉领域的多种应用场景。 如何在 MATLAB 中获取图像的中心坐标？
     
  • 二值图像中质心的提取
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    本研究探讨了在二值图像处理技术中如何高效、精确地定位并提取物体的质心位置，以支持进一步的图像分析和识别任务。 建议学习软件的同学可以参考一下这篇文章，或者直接学习其中的内容，非常值得推荐。
     
  • 寻找图像的中心点坐标
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    本项目旨在开发一种算法，用于自动检测并确定图像中关键对象或区域的精确中心点位置，提升图像处理和分析效率。 可以用来识别图像中物体的像素中心点坐标的方法有很多。
     
  • C++工程中的圆形标志点中心提取
    优质
    本文章介绍了在C++工程中实现的一种算法，专注于从图像数据中精确提取圆形标志点的中心位置。该方法结合了图像处理和模式识别技术，旨在提高复杂背景下的定位精度与鲁棒性，适用于自动化检测、机器人导航等领域。 leaf-sub-pixel-edge-detect-master.zip
     
  • Python-OpenCV提取二值图像轮廓和中心点坐标的方法代码
    优质
    本篇文章介绍了如何使用Python与OpenCV库来处理二值图像，包括提取图像中的轮廓以及计算并获取每个轮廓中心点的具体坐标。通过详细讲解相关函数的应用及其参数设置，帮助读者掌握高效准确地分析和操作图像数据的技巧。适合编程初学者及计算机视觉爱好者参考学习。 今天为大家分享一篇关于使用Python-OpenCV获取二值图像轮廓及中心点坐标的代码示例，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章了解具体内容吧。
     
  • MATLAB中获取图像目标区域质心坐标的源代码
    优质
    本段落提供在MATLAB环境下运行的源代码，用于计算并提取图像中标记区域的几何中心（即质心）的精确坐标。 在使用程序手动选取一幅图像中的目标时，只能获得选中目标在选择框内的质心点坐标。然而，实际需求是求出该目标的质心在整个图像中的位置坐标。
     
  • Python-OpenCV提取二值图像轮廓和中心点坐标的方法与代码
    优质
    本文章介绍了如何使用Python和OpenCV库来提取二值图像中的轮廓，并计算每个轮廓的几何中心。文中详细讲解了相关方法及提供完整代码示例，帮助读者掌握图像处理的基础技能。 在使用Python的OpenCV库获取二值图像轮廓及中心点坐标时，可以按照以下步骤进行： ```python groundtruth = cv2.imread(groundtruth_path)[:, :, 0] h1, w1 = groundtruth.shape contours, _ = cv2.findContours(groundtruth.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if len(contours) != 1: # 轮廓总数不为1时，继续执行其他操作 continue M = cv2.moments(contours[0]) # 计算第一条轮廓的各阶矩，返回字典形式 center_x = int(M[m10] / M[m00]) # 中心点坐标计算（x） center_y = int(M[m01] / M[m00]) # 中心点坐标计算（y） # center_x 和 center_y 即为轮廓的中心点坐标 ``` 此代码段首先读取二值图像并获取其尺寸，然后查找所有外部轮廓。如果找到的轮廓数量不等于1，则继续执行其他操作。接着，它会利用`cv2.moments()`函数计算第一条轮廓的所有矩，并根据这些矩来确定该轮廓中心点的具体坐标（center_x, center_y）。