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本篇內容介紹了“JavaScript編程如何通過Matlab質心算法定位”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
Matlab質心算法
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。
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
最直觀的方法就是下面的這種方式了。
%%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;
這么寫足夠簡單粗暴，卻也太丑了，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，也的確反復使用了相同的數組。對于第i行而言，每一列分別與1,2,3...相乘并求和，也就是第i行向量與向量[1:n]的點積。于是先不管整張圖片，第i行向量的質心也就可以比較簡單地寫出來了。
x = img(i,:)*(1:n)'/sum(img(i,:));
基于此，我們還得到了一個意外收獲，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;
“JavaScript編程如何通過Matlab質心算法定位”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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