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所以我有一个二维数组表示一个坐标平面,一个图像。在该图像上,我正在寻找“红色”像素并根据我的相机找到的所有红色像素(希望如此)找到红色 LED 目标的位置。目前,我只是将十字准线拍在所有红色像素的质心上:
// pseudo-code
for(cycle_through_pixels)
{
if( is_red(pixel[x][y]) )
{
vals++; // total number of red pixels
cx+=x; // sum the x's
cy+=y; // sum the y's
}
}
cx/=vals; // divide by total to get average x
cy/=vals; // divide by total to get average y
draw_crosshairs_at(pixel[cx][cy]); // found the centroid
最佳答案
我认为最简单(也可能是天真)的答案是:不要只计算像素值,还要计算周围的 8 个像素(总共 9 个)。现在,每个值都可以从 0 到 9,并且包括具有相同颜色的 blob 的更大值。现在,而不是 vals++
您也将通过周围区域的像素数增加该值。
关于math - 数组的加权质心,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7326892/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!