opencv图像灰度重心算法

原文：http://blog.csdn.net/moses1213/article/details/44679603

导师交给的项目，其中一步就是求光斑的重心，网上有很多关于重心的代码，大体是利用cvFindContour函数找出图像的轮廓，然后将图像阈值分割，二值化处理。这样处理后图像的灰度值只有0和1两个值，丢失了很多灰度信息，这样找出来的重心实际上是轮廓几何图形的形心，灰度值的影响并没有反应出来。

  下面介绍一下灰度重心法：

  对于亮度不均与的目标，灰度重心法可按目标光强分布求出光强权重质心坐标作为跟踪点，也叫密度质心算法。对于衣服M*N大小的图像f,像素的灰度值凡超过阈值T的均参与重心处理，于是重心坐标为：

Xi表示第i行的坐标，Xj表示第j行的坐标，f(i,j)表示第i行第j列的像素值。

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CvPoint grayCenter(IplImage* TheImage)
{
    //灰度重心法求质心
    CvPoint Center;
    int i, j;
    CvScalar cs = cvSum(TheImage);
    Center.x = Center.y = 0;
    double x = 0;
    double y = 0;
    for(i = 0;i < TheImage->width;i++)
    {
        for(j = 0; j < TheImage->height;j++)
        {
            CvScalar s = cvGet2D(TheImage, j,i);
            x += i*s.val[0]/cs.val[0];
            y += j*s.val[0]/cs.val[0];
        }
    }
    Center.x = cvRound(x);
    Center.y = cvRound(y);

    return Center;
}