2012-06-08 14 views
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Intento buscar centroide utilizando cv :: Moments de OpenCV C++. Sean cuales sean los argumentos que le presento, todo lo que recibo son ceros. Claramente hago algo simplemente incorrecto. Salida de código:OpenCV C++ uso de cv :: Momentos

23 of 500 elements in unit 3 
point values 2.976444 18.248287 
matrix size 23 
moments 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 
moments 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 

Y código:

printf("%d of %d elements in unit %d\n",k,number_of_features,i); 
cv::Mat x(k, 1, cv::DataType<cv::Point2f>::type); 
k=0; 
for(int j=0;j <number_of_features;j++) { 
    if(i == labels.at<int>(j)) { 
     x.at<cv::Point2f>(k++) = samples.at<cv::Point2f>(i); 
    } 
} 
printf("point values %f %f\n", x.at<cv::Point2f>(0).x,x.at<cv::Point2f>(0).y); 
cv::Size s=x.size(); 
printf("matrix size %d\n",s.height); 
cv::Moments m=cv::moments(x); 
printf("moments %f %f %f %f %f %f %f %f\n",m.m00,m.m01,m.m20,m.m11,m.m02,m.m30,m.m21,m.m03); 
double h[7]; 
cv::HuMoments(m,h); 
printf("moments %f %f %f %f %f %f %f\n",h[0],h[1],h[2],h[3],h[4],h[5],h[6]); 

extraño que no puedo encontrar ningún ejemplo de código idénticos de Google. Todo lo que veo son enfoques de estilo C.

Respuesta

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Usar momentos para encontrar un centroide es un poco exagerado. Se puede utilizar el siguiente algoritmo para hacerlo:

sumX = 0; sumY = 0; 
size = array_points.size; 
if(size > 0){ 

    foreach(point in array_points){ 
     sumX += point.x; 
     sumY += point.y; 
    } 

centroid.x = sumX/size; 
centroid.y = sumY/size; 
} 

O con la ayuda de boundingRect de OpenCV:

//pseudo-code: 

Rect bRect = Imgproc.boundingRect(array_points); 

centroid.x = bRect.x + (bRect.width/2); 
centroid.y = bRect.y + (bRect.height/2); 
+0

Gracias! Primero confirmo que tu método funciona y en segundo lugar encontré mi error porque estoy trabajando con tu código. Estaba usando "i" en lugar de "j": x.at (k ++) = samples.at (j/* BUG FUE AQUÍ * /); –

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