關於圖像處理中的灰度重心法

概念

對於亮度不均勻的目標（如光斑，光條紋），灰度重心法可按

將灰度值分佈中的質心記作光條紋的中心

對於M * N大小的圖像f，像素的灰度值凡是超過閾值T的均參與重心處理，於是重心座標為：

灰度重心法公式

型心法

只可用於二值圖像

灰度重心法version 1

灰度重心法version 2

使用Visual Studio 2019測試

根據灰度重心法version 1找光斑中心
代碼：

<code>#define T 20 //根據實際情況設定固定閾值
Point grayCenter(Mat& img)
{
    Mat img_gray; 
    cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY, 0); 

    Point Center; //中心點
    int i, j;
    double sumval = 0; 
    MatIterator_<uchar> it, end;
    //獲取圖像各點灰度值總和
    for (it = img_gray.begin<uchar>(), end = img_gray.end<uchar>(); it != end; it++)
    {
        ((*it) > T) ? sumval += (*it) : NULL; //小於閾值，取0
    }
    Center.x = Center.y = 0;
    double x = 0, y = 0;
    for (int i = 0; i < img_gray.cols; i++)
    {
        for (int j = 0; j < img_gray.rows; j++)
        {
            double s = img_gray.at<uchar>(j, i); //取當前點灰度值
            if (s < T) 
                s = 0; 
            x += i * s / sumval;
            y += j * s / sumval;
        }
    }
    Center.x = cvRound(x);
    Center.y = cvRound(y);
    cout << "rows=" << img_gray.rows << "  cols=" << img_gray.cols << endl; 
    cout << "x=" << x << "  y=" << y << endl; 
    return Center;
}
/<uchar>/<uchar>/<uchar>/<uchar>/<code>

運行結果:

成功找到光斑中心（綠點）

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