[OpenCV实战]9 使用OpenCV寻找平面图形的质心

目录

1 名词解释

2 在OpenCV中查找Blob质心的步骤

3 图像多个blob下的质心获取

4 参考

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在中学，我们学习了几何的中各种平面图形。找到标准平面图形的中心(几何中心)比较容易，如圆形，方形，三角形，椭圆形等。中心是几何名词，质心是物理名词。质心是针对实物体而言的，而几何中心是针对抽象几何体而言的，对于密度均匀标准形状的物体，质心和几何中心重合。

但是当要找到任意形状的质心时，就不那么容易了。

在处理图像时，很多时候需要找到质心。在这篇文章中，我们将首先讨论如何找到任意形状blob的质心，然后我们将转向多个blob的情况。

工程代码：

https://download.csdn.net/download/luohenyj/11025933

https://github.com/luohenyueji/OpenCV-Practical-Exercise

1 名词解释

（1）blob

blob在机器视觉中是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。。在这篇文章中，我们的目标是在Python和C ++中使用OpenCV找到blob的中心。

（2）质心

一个平面图形的质心是平面图形所有点的算术平均值（即平均值）。假设一个平面图形由n个点xi组成，那么质心由下式给出

在图像处理和计算机视觉领域中，每个平面图形由像素点构成，并且质心坐标为构成平面图形的所有像素点坐标的加权平均。

（3）图像矩

在OpenCV，我们用blob来称呼平面图形。我们可以在OpenCV中使用图像矩找到blob的中心。图像矩是图像像素值的加权平均值，借助它我们可以找到图像的一些特定属性，如半径，面积，质心等。为了找到图像的质心，我们通常将其二值化然后找到它的质心。质心由下式给出： -

Cx是质心的x坐标，Cy是质心的y坐标。M表示图像几何矩。注意M00可能等于0

其中图像矩计算如下：

2 在OpenCV中查找Blob质心的步骤

要找到blob的质心，我们将执行以下步骤： -

1.将图像转换为灰度图。

2.对图像执行二值化。

3.计算图像矩后找到图像的中心。

单个blob的质心寻找。pch为预编译文件

C++代码：

#include "pch.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	String img_path = "./image/circle.png";
	Mat src, gray, thr;

	src = imread(img_path);

	// convert image to grayscale 获取灰度图
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	// convert grayscale to binary image 二值化
	threshold(gray, thr, 0, 255, THRESH_OTSU);

	// find moments of the image 提取二值图像矩，true表示图像二值化了
	Moments m = moments(thr, true);
	Point p(m.m10 / m.m00, m.m01 / m.m00);

	// coordinates of centroid 质心坐标
	cout << Mat(p) << endl;

	// show the image with a point mark at the centroid 画出质心
	circle(src, p, 5, Scalar(128, 0, 0), -1);
	imshow("show", src);
	waitKey(0);
	return 0;
}

python代码：

#coding=utf-8
import cv2
import numpy as np

# read image through command line
img = cv2.imread('./image/circle.png')

# convert image to grayscale image
gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# convert the grayscale image to binary image
ret,thresh = cv2.threshold(gray_image,127,255,0)

# calculate moments of binary image
M = cv2.moments(thresh)

# calculate x,y coordinate of center
cX = int(M["m10"] / M["m00"])
cY = int(M["m01"] / M["m00"])

# put text and highlight the center
cv2.circle(img, (cX, cY), 5, (255, 255, 255), -1)
cv2.putText(img, "centroid", (cX - 25, cY - 25),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)

# display the image
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

结果如下所示：

3 图像多个blob下的质心获取

找到一个blob的质心非常容易，但是如果Image中有多个blob，我们将不得不使用findContours来查找图像中的轮廓数量并找到每个轮廓的中心。然后再计算几何矩。

C++代码：

#include "pch.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

using namespace cv;
using namespace std;

RNG rng(12345);

void find_moments(Mat src);

int main()
{
	String img_path = "./image/multiple.png";
	/// Load source image, convert it to gray
	Mat src, gray;
	src = imread(img_path);

	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	//显示原图
	namedWindow("Source", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("Source", src);

	// call function to find_moments 寻质心函数
	find_moments(gray);

	waitKey(0);
	return(0);
}

void find_moments(Mat gray)
{
	Mat canny_output;
	//各个轮廓的点集合
	vector<vector<Point> > contours;
	//轮廓输出结果向量
	vector<Vec4i> hierarchy;

	/// Detect edges using canny 边缘算子提取轮廓
	Canny(gray, canny_output, 50, 150, 3);
	// Find contours 寻找轮廓 RETR_TREE表示提取所有轮廓
	findContours(canny_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

	/// Get the moments 图像矩
	vector<Moments> mu(contours.size());
	//求取每个轮廓的矩
	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		mu[i] = moments(contours[i], false);
	}

	///  Get the centroid of figures. 轮廓质点
	vector<Point2f> mc(contours.size());
	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		mc[i] = Point2f(mu[i].m10 / mu[i].m00, mu[i].m01 / mu[i].m00);
	}

	/// Draw contours
	//画轮廓
	Mat drawing(canny_output.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		Scalar color = Scalar(167, 151, 0);
		//画轮廓
		drawContours(drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point());
		//画质心
		circle(drawing, mc[i], 4, color, -1, 7, 0);
	}

	/// Show the resultant image
	namedWindow("Contours", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("Contours", drawing);
	waitKey(0);
}

python代码：

#coding=utf-8
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./image/multiple.png')

# convert the image to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# convert the grayscale image to binary image
ret,thresh = cv2.threshold(gray_image,127,255,0)

# find contour in the binary image
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# find contour in the binary image(opencv4)
#binary, contours, opt  = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
	# calculate moments for each contour
	M = cv2.moments(c)
	cX = int(M["m10"] / M["m00"])
	cY = int(M["m01"] / M["m00"])

    # calculate x,y coordinate of center
	cv2.circle(img, (cX, cY), 5, (255, 255, 255), -1)
	cv2.putText(img, "centroid", (cX - 25, cY - 25),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)

# 3.4.1 im2, contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 3.2.0 im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 	

# display the image
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

结果：

4 参考

https://www.learnopencv.com/find-center-of-blob-centroid-using-opencv-cpp-python/