如何找到动态二值图像中点的中心

Question

我已经用Python的opencv库做了两周的项目。我想找到一个移动物体的中心。

我首先对两帧图像进行差分处理，然后用位运算。经过位运算后，结果显示出一群白点，围绕着移动的物体（四旋翼飞行器），就像下面的图片所示。

所以我想问：在这种情况下，我应该用什么方法来找到移动物体（四旋翼飞行器）的中心呢？

我想也许可以找到这些白点的平均中心，但我不知道该怎么做。

这里有一张示例图片

这是我的代码

import cv2

def diffImg(t0, t1, t2):
    d1 = cv2.absdiff(t2, t1)
    d2 = cv2.absdiff(t1, t0)
return cv2.bitwise_and(d1, d2)

cam = cv2.VideoCapture('track_outdoor.avi')

winName = "Movement Indicator"
cv2.namedWindow(winName, cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE)

# Read three images first:
t_minus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
t = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
t_plus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)


while True:
    diff_frame=  diffImg(t_minus, t, t_plus)

    cv2.imshow( 'Original', t_plus )
    cv2.imshow( winName, diff_frame )
    # Read next image
    t_minus = t
    t = t_plus
    t_plus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    key = cv2.waitKey(10)
    if key == 27:
       cv2.destroyWindow(winName)
       break

更新 #1

首先感谢dervish的回答

我尝试了找到质心的方法，虽然有效，但正如dervish所说，结果并不够准确。

所以我想到了另一个主意，如果我增强差分图像的亮度，这样会不会更容易、更准确地使用轮廓或其他方法呢？

Answer 1

你可以尝试几种方法，

• 首先，可以计算所有点的x坐标的平均值，再计算y坐标的平均值，不过这种方法可能不够准确。

• 接下来，我们需要定义包含这些点的规则轮廓：

  • 三角形 => 找到三角形的中心
  • 圆形 => 找到圆形的中心，甚至是矩形的中心。
  • 关于这部分，我建议你看看这些opencv函数

• 如果你能找到不规则的形状，可以使用“矩”来计算质心：把你的点放到一个变量里，比如 vector<Points> contour; 然后执行以下操作：

moments mom= moments(Mat(contour));
// 找到质心
Point mc= Point(mom.m10/mom.m00,mom.m01/mom.m00);