Python 找到一帧中每个白点的单独质心？

我正在使用VGA摄像头检测手指，即指尖。我使用了HSV和图像阈值，我能够检测到指尖

问题是：如果只有一个白点（如果我只放一个手指），我现在可以在黑白图像中找到白点的质心；但是，如果我放置多个手指，最终图像中会出现更多的白点。所以我想分别找到每个质心

我想找到每个白点的所有质心，即如果我将一个以上的手指放在相机前面。请看下面的代码

thresholded_img =  cv.CreateImage(cv.GetSize(hsv_img), 8, 1) 
cv.InRangeS(hsv_img, (0,0,200), (0,0,255), thresholded_img)
moments = cv.Moments(cv.GetMat(thresholded_img,1), 0) 
area = cv.GetCentralMoment(moments, 0, 0) 
x = cv.GetSpatialMoment(moments, 1, 0)/area 
y = cv.GetSpatialMoment(moments, 0, 1)/area 
posY=y
posX=x

这里的

threshold_img

是一个黑白图像，其中指尖单独表示为白色，其他全部表示为黑色

在这个代码中，如果

threshold_img

包含一个白点，那么我可以正确地获得该点质心的

x

和

y

坐标

但如何找到图像中每个白点的质心呢

但是如果阈值图像中有多个白点，那么它就找到了错误的质心

如何更改上述代码以在单个帧（图像）中找到每个白点的单独质心（x，y坐标）

请参考这张图片。

---

我使用测试工具测试了以下代码

我得到了以下文本输出：

cv2 version: 2.4.4
centroids: [(580, 547), (437, 546), (276, 545), (115, 545), (495, 425), (334, 424), (174, 424), (24, 423), (581, 304), (437, 303), (277, 303), (117, 302), (495, 182), (334, 181), (174, 181), (25, 181), (581, 60), (438, 59), (277, 59), (117, 59)]

这张图片：

#!/usr/bin/env python

import cv2

img = cv2.imread('HFOUG.jpg',cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
_,img = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_OTSU)
h, w = img.shape[:2]

contours0, hierarchy = cv2.findContours( img.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
moments  = [cv2.moments(cnt) for cnt in contours0]
# Nota Bene: I rounded the centroids to integer.
centroids = [( int(round(m['m10']/m['m00'])),int(round(m['m01']/m['m00'])) ) for m in moments]

print 'cv2 version:', cv2.__version__
print 'centroids:', centroids

for c in centroids:
    # I draw a black little empty circle in the centroid position
    cv2.circle(img,c,5,(0,0,0))

cv2.imshow('image', img)
0xFF & cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

---

另请参见此问题的答案

顺便说一句，请改用cv2 api，过时的cv api将不会出现在下一版本中。如果您使用FindOntours，你可以得到找到的每个轮廓的矩/质心。有人能给我一个示例代码，在上面的图像中找到单独的白点中心吗？？？@user3429616看到我的答案了吗？当它找到一个点时，它给出了一个零的浮点除法。。。请注意，我的位置没有100%填满，这可能就是为什么。@Fuseldieb我只在问题的图像上测试了代码。根据图像处理»结构分析和形状描述符中的

cv:：Moments类参考

，由于轮廓力矩是使用格林公式计算的，因此对于具有自相交的轮廓，您可能会得到看似奇怪的结果，例如蝴蝶形轮廓的零区域（

m00

）。