图像处理.二值图像中空白空间质心的计算算法
问题是我需要一个简化版本的算法，可以计算一个二值图像中几个白色轮廓的质心。例如，如果只有一个白色轮廓，则使用公式计算轮廓中心的坐标Xc和Yc：
其中M是强度m_i的和，m_i是像素强度值，x_i和y_i是像素在图像上的位置，n是像素总数。
有没有人可以建议一些类似的方法来处理几个轮廓，或者如何在计算其中一个轮廓时忽略其他的轮廓，使用相同的公式？
共有1个答案
首先使用一种称为连通组件标记的算法来分离不同的blob。这将为每个区域分配唯一的ID。然后，可以计算每个斑点的质心。
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问题内容： 添加寄宿生后，我无法删除图像下方的空白区域。 我该如何摆脱呢？ 问题答案： 加上这个
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有哪些可能的方法来计算图像中非白色区域/灰色/黑色斑块的表面积？我尝试了来获取形状，在轮廓上迭代，并使用和求出总面积和周长，但结果似乎与图像无关。 我也尝试在轮廓之前添加一个精明的边缘检测，但似乎仍然不太好用。 只是一个额外的上下文，我想使用表面积作为一个ML模型的特性）。
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