scipy.ndimage.measurements.center_of_mass
函数用于计算图像的质心。如果在使用该函数时得到的质心结果不正确,可能是由于以下几个原因:
质心(Center of Mass)是指物体的质量中心,对于二维图像来说,它是图像中像素强度加权平均的位置。在图像处理中,质心通常用于分析图像的对称性或者定位图像中的对象。
center_of_mass
返回的是基于图像索引的坐标,而不是像素坐标。以下是一个完整的示例代码,展示了如何使用scipy.ndimage.measurements.center_of_mass
并处理常见问题:
import numpy as np
from scipy import ndimage
from skimage import filters, morphology
# 假设img是你的原始图像
img = np.random.rand(100, 100) # 示例随机图像
# 预处理:二值化和去除小物体
binary_img = img > filters.threshold_otsu(img)
cleaned_img = morphology.remove_small_objects(binary_img.astype(bool), min_size=64)
# 确保数据类型为浮点型
cleaned_img = cleaned_img.astype(np.float32)
# 计算质心
if np.any(cleaned_img):
com = ndimage.measurements.center_of_mass(cleaned_img)
print(f"质心坐标: {com}")
else:
print("图像中没有有效像素")
通过以上步骤,可以有效避免在使用scipy.ndimage.measurements.center_of_mass
时出现的质心计算错误。
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