Python 查找对象中心：显示目标对象外部的错误坐标

我按照中的代码查找灰度图像的对象中心

def find_center(im):
    immat = im
    (X, Y) = [im.shape[0],im.shape[1]]
    m = np.zeros((X, Y))

    for x in range(X):
        for y in range(Y):
            m[x, y] = immat[(x, y)] != 0
    m = m / np.sum(np.sum(m))


    # marginal distributions
    dx = np.sum(m, 1)
    dy = np.sum(m, 0)

    # expected values
    cx = np.sum(dx * np.arange(X))
    cy = np.sum(dy * np.arange(Y))
    return [cx,cy]

xy1=find_center(img)  #img is a binary image, object has value==1 and back ground value of 0
print xy1
plt.imshow(img)
plt.annotate('center', xy1, xycoords='data',
             xytext=(0.5, 0.5), textcoords='figure fraction',
             arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
plt.show()

但是，我没有得到正确的答案（中心不在对象内部），下图显示了输出：

---

我做错了什么？

我认为函数

查找中心

正在正确计算中心坐标。不过，有一种更优雅、更高效的方法来执行此计算（请参见下面的代码片段）

问题是您正在将

xy1

，即

[cx，cy]

传递到

plt.annotate

，但您需要传递

[cy，cx]

。如果您将代码更改为

xy1=find_center（img）[：：-1]

问题应该得到解决

请尝试以下代码：

import numpy as np
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle

triskele = io.imread('https://i.stack.imgur.com/fczjh.png')
img = triskele > 0

[cx, cy] = np.transpose(np.nonzero(img)).mean(axis=0)

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(img, cmap=plt.cm.gray)
ax.axis('off')
ax.add_patch(Circle((cy, cx), radius=12, color='red'))
plt.show(fig)

---

如果图像旋转了180度，那么中心看起来是正确的。注意，

im.shape[0]

返回图像高度，而不是宽度，因此您可能想将其指定给

Y

，而不是

X

@101。它不会做任何更改。非常感谢您的帮助，这是非常有效的：）