C++ 灰度图像中像素的质心

我正在开发一个程序，让用户在“涂鸦区”中画一个数字，按下一个按钮，应用程序将使用神经网络分类器预测他输入的数字

现在，为了训练神经网络，我使用了MNIST数据库，该数据库指定了以下内容：“NIST的图像被规格化，以适合20x20像素框，同时保留其纵横比[…]通过计算像素的质心，图像在28 x 28图像中居中”

我所面临的问题是，在将用户在划写区域中绘制的数字调整为20×20的大小之后，我需要计算像素的质心，这样我就可以将其集中在28×28图像的中间。

如何计算呢？

“质心”（对于二值图像）是一种有点复杂的说法，表示“每个维度的平均值”。换句话说，取所有的x坐标并求它们的平均值，你就得到了你的“重心”的x坐标，y也一样

在python中，对于

X

中的数据

center_of_mass = X.mean(axis=0)

如果你有像素的强度，你可以使用它们作为“权重”，从而得到加权平均值，仅此而已。

这里，让我为你介绍一下

你将距离平均值乘以每个像素的权重——几乎可以肯定你的工作是1.0。简而言之，取所有x坐标的平均值和所有y坐标的平均值；这就是重心