用法：C = 质心(P) P = 凸多面体顶点矩阵：每行是一个顶点，每列是一个维度。 C = 质心坐标的行向量。 每一列都是一个维度。 笔记： (1) 此函数通过划分为单纯形并确定其质心的加权和来计算质心。 (2) 写在comp.soft-sys.matlab上的一个问题 迈克尔·克莱德，2005 年 9 月

针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight，NLOS)问题，在对基于到达时间差(time difference of arrival，TDOA)的超宽带(ultra wideband，UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上，提出了质心-Taylor混合定位算法。该算法利用对测距误差不敏感的质心算法对目标进行初始粗定位，然后将其作为Taylor级数展开法的迭代初值进行二次精细定位，并动态地将前期定位完毕的节点转化为后续定位过程的参考节点，最大限度地利用不断增加的已知信息

通常根据质心计算改编，其中质心是物体的质心，频谱质心是声音亮度的度量。

资源包含以下内容： 1_参考质心光斑图像.mat 2_偏移质心光斑图像.mat 3. 基于重心法的光斑图像质心计算.m

用于标定图像的质心，并显示质心的坐标数据，是以款相当好的程序，希望对大家有帮助

LLOYDSALGORITHM 对 xy 位置的粒子运行劳埃德算法(Px,Py) 在边界多边形 crs 内进行 numIterations 迭代showPlot = true 将以图形方式显示结果。 劳埃德算法从样本的初始分布或点并由重复执行一个松弛步骤组成： 1. 计算所有点的 Voronoi 图。 2.对Voronoi图的每个单元格进行积分并计算质心。 3. 然后将每个点移动到其 Voronoi 单元的质心。 灵感来自http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/34428-voronoilimit 需要运行映射工具箱的Polybool功能。 在没有输入的情况下运行以查看示例。 用 50 个机器人初始化一个正方形在左中间，运行： lloydsAlgorithm(0.01*rand(50,1),zeros(50,1)+1/2, [

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提出了一种新的图像中人眼检测算法，在一幅已知的人脸图像中首先采用同态滤波算法增强图像的对比度，然后利用迭代式阈值选择法对图像进行二值化处理，根据传统的先验知识获得眼睛的候选区域。根据眼睛的构造提出了一种基于最小外接矩形的自定义模板来实现眼睛的最终定位并利用区域质心标定出了眼睛区域的中心位置。实验证明，本算法简单实用，能够有效地实施人眼的检测，具有较高的检测精度。

使用OpenCV寻找平面图形的质心 https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/88599334

检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。