JavaScript編程通過Matlab質心算法定位學習

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Matlab作為封閉的商業軟件，受美國政府左右，無視商業道德，故不建議使用。如果喜歡Matlab語法，可移步開源的octave，其語法與matlab完全相同。

Matlab質心算法

所謂質心，就是當密度作為像素點灰度值時的重心，例如其質心的x坐標為

在這裡插入圖片描述

最直觀的方法就是下面的這種方式瞭。

%%通過質心算法找到img的質心位置
function [x,y] = oCenter(img)
img = double(img);
[m,n] = size(img);
x = 0;y = 0;sum=0;
for i = 1:m
    for j = 1:n
        y = y + img(i,j)*i;
        x = x + img(i,j)*j;
        sum = sum+img(i,j);
    end
end
x = x/sum;
y = y/sum;

這麼寫足夠簡單粗暴，卻也太醜瞭，畢竟在Matlab中，矩陣才是最基本的操作單元。
而且在累加求和的過程中，也的確反復使用瞭相同的數組。對於第i行而言，每一列分別與1,2,3...相乘並求和，也就是第i行向量與向量[1:n]的點積。於是先不管整張圖片，第i行向量的質心也就可以比較簡單地寫出來瞭。

x = img(i,:)*(1:n)'/sum(img(i,:));

基於此，我們還得到瞭一個意外收獲，即可以很方便地把每一行的質心用一行表達式寫出來

x = img*(1:n)'./sum(img,2);%每一行的質心
y = (1:m)*img./sum(img);%每一列的質心

強迫癥表示看上去很舒服。
相應地，圖片整體的質心可寫為

sumImg = sum(img(:));
x = sum(img)*(1:n)'/sumImg;
y = (1:m)*sum(img,2)/sumImg;

以上就是JavaScript編程通過Matlab質心算法定位學習的詳細內容，更多關於JavaScript定位Matlab質心算法的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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