opencv3 PCA 求轮廓的形心

PCA的详细功能不是很了解。但是，发现用它来求形心非常好。输入为findcontours之后的轮廓点，输出为形心的坐标。

话不多说，上代码。

//开发环境，opencv3.1.0+vs2013

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

cv::Point chao_getCentroid(std::vector<cv::Point> list);//得到形心坐标，

int main()
{
    Mat src = imread("1.png");
    if (!src.data || src.empty())
        {
            cout << "Problem loading image!!!" << endl;
            return -1;
        }

    imshow("src", src);
    Mat gray;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    Mat bw;
    threshold(gray, bw, 50, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);
    vector<Vec4i> hierarchy;
    vector<vector<Point> > contours;
    Mat bw_back = 255 - bw;
    findContours(bw_back, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i)
    {
        
        drawContours(src, contours, static_cast<int>(i), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, hierarchy, 0);
        
        Point center = chao_getCentroid(contours[i]);
        circle(src,center,5,Scalar(0,0,255),-1,8);
    }
    imshow("output", src);
    waitKey(0);
    return 0;
}

cv::Point chao_getCentroid(std::vector<cv::Point> list)
{
    Point result_point(0,0);
    //Construct a buffer used by the pca analysis
    int sz = static_cast<int>(list.size());
    Mat data_pts = Mat(sz, 2, CV_64FC1);
    for (int i = 0; i < data_pts.rows; ++i)
    {
        data_pts.at<double>(i, 0) = list[i].x;
        data_pts.at<double>(i, 1) = list[i].y;
    }

    //Perform PCA analysis
    PCA pca_analysis(data_pts, Mat(), CV_PCA_DATA_AS_ROW);

    //Store the center of the object
    Point cntr = Point(static_cast<int>(pca_analysis.mean.at<double>(0, 0)),
        static_cast<int>(pca_analysis.mean.at<double>(0, 1)));
    return cntr;

}

转自：https://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/52240982