轮廓中的质心（Python、OpenCV）

我有这样的图像：

我想做的是检测内部轮廓（3号）的质心

这是我现在掌握的代码：

import cv2
import numpy as np

im = cv2.imread("three.png")

imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

cnts = cv2.drawContours(im, contours[1], -1, (0, 255, 0), 1)

cv2.imshow('number_cnts', cnts)
cv2.imwrite('number_cnts.png', cnts)

m = cv2.moments(cnts[0])
cx = int(m["m10"] / m["m00"])
cy = int(m["m01"] / m["m00"])

cv2.circle(im, (cx, cy), 1, (0, 0, 255), 3)

cv2.imshow('center_of_mass', im)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('center_of_mass.png', cnts)

这是（错误的…）结果：

为什么重心被画在图像的左侧而不是（或多或少）中心

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对此有什么解决办法吗？

您可以尝试取上面提到的等高线点的平均值

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这适用于这种情况，因为您的形状相当圆，因此轮廓点分布非常均匀。例如，如果你有一个“D”，在“D”的左边没有轮廓点，所以重心会有很大的偏差。

  imgray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
  _, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

  cnts = cv2.drawContours(image, contours[0], -1, (0, 255, 0), 1)

  kpCnt = len(contours[0])

  x = 0
  y = 0

  for kp in contours[0]:
    x = x+kp[0][0]
    y = y+kp[0][1]

  cv2.circle(image, (np.uint8(np.ceil(x/kpCnt)), np.uint8(np.ceil(y/kpCnt))), 1, (0, 0, 255), 3)


  cv2.namedWindow("Result", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("Result", cnts)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()