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。

Helstrom量子质心分类器 Helstrom量子质心（HQC）分类器是一种受量子启发的监督分类方法，用于具有二进制类的数据（即，仅具有2类的数据）。 受到量子启发的意思是指采用和利用量子理论的分类过程。 它受到可观察到的量子Helstrom的启发，该量子行为作用于量子模式之间的可区分性，而不是数据集的经典模式。 HQC分类器基于Giuseppe Sergioli，Roberto Giuntini和Hector Freytes在他们的论文中进行的研究： Sergioli G, Giuntini R, Freytes H (2019) A new quantum approach to

MPI集群 K-Means算法的顺序和并行实现，数据集为数据点，DNA链为输入，K为质心

%质心型 function [a]=regiongrow1(f,T)

面积=MOMENT（多边形，0,0） Cx=MOMENT(polygon,1,0)/面积Cy=MOMENT(polygon,0,1)/面积Ixx=MOMENT(多边形,2,0) yy=MOMENT(多边形,0,2) Ixy=MOMENT(多边形,1,1) 其中： 函数 MOMENT 定义为： 函数 M=MOMENT(polygon,m,n) 输入： ------- Polygon 是一个包含坐标向量 Polygon.x 和 Polygon.y 的结构m：是x方向的矩量级n: 是 y 方向的矩量级 输出： ---------- M：瞬间 参考： ------------------ Kawakami, M. 和 Amin Ghali。 “一般形状的预应力混凝土部分的时间相关应力。” PCI 杂志 41.3 (1996)。

共质心设计 对于匹配十分关键的差分对，一定要求做到共质心 共质心的意思构建两个关于某一个中心点完全对称版图 这样的好处在x和y方向的工艺变化被抵消掉了 电容可以用两层多晶中间夹着一层二氧化硅来实现 主要的误差源是腐蚀过度和二氧化硅厚度变化。一般腐蚀过度是主要因素，可以通过增加面积来使误差达到最小化。为了使匹配达到最好，我们将前面晶体管匹配引用到电容中。

实现多形态目标质心提取， 达到亚像素级别，可用于工业

matlab程序，通过高斯法，重心法，中心法，hessian矩阵法实现亚像素光斑中心提取，同时可实现多光斑的亚像素中心提取。程序做了大量批注 文件中包含程序源码以及实验图片，

网上找到的这段代码，WSNs 的质心法Matlab 代码，希望对大家有所帮助！