Python 图像识别中如何找出图像的中心点

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import cv2
import numpy as np

def find_image_center(image_path):
    """
    找出图像的中心点坐标
    
    参数:
        image_path: 图像文件路径
    
    返回:
        center_x, center_y: 图像中心点坐标
    """
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    
    if img is None:
        raise ValueError(f"无法读取图像: {image_path}")
    
    # 获取图像尺寸
    height, width = img.shape[:2]
    
    # 计算中心点坐标
    center_x = width // 2
    center_y = height // 2
    
    return center_x, center_y

def find_contour_center(image_path):
    """
    找出图像中主要轮廓的中心点（质心）
    
    参数:
        image_path: 图像文件路径
    
    返回:
        centroid_x, centroid_y: 轮廓质心坐标
    """
    # 读取图像并转为灰度图
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 二值化处理
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    if not contours:
        return None
    
    # 找到最大轮廓
    largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    
    # 计算轮廓的矩
    M = cv2.moments(largest_contour)
    
    # 计算质心
    if M["m00"] != 0:
        centroid_x = int(M["m10"] / M["m00"])
        centroid_y = int(M["m01"] / M["m00"])
        return centroid_x, centroid_y
    
    return None

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 方法1：获取图像几何中心
    center_x, center_y = find_image_center("your_image.jpg")
    print(f"图像几何中心: ({center_x}, {center_y})")
    
    # 方法2：获取轮廓质心
    centroid = find_contour_center("your_image.jpg")
    if centroid:
        print(f"轮廓质心: {centroid}")
    else:
        print("未找到有效轮廓")

核心解释：