Wong-Trinder圆点定位算子

// CenterLocation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
#include “stdafx.h“
#include   
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;

//1.构造函数m，用于求解p+q阶原点矩mpq
int m_（int iint jint p int q int b）
{
	double res = 0;
	res += pow（double（i） p） * pow（double（j） q） * b;
	return res;
}
//2.构造函数M，用于求解p+q阶中心矩Mpq
int M_（int iint jdouble xdouble yint p int q int b）
{
	double res = 0;
	res += pow（i-x p） * pow（j-y q） * b;
	return res;
}
//3.主函数，对圆心（xy）、圆度r进行求解
int main（void）
{
	//3.1读取数据
    IplImage * imgSrc = cvLoadImage（“circle1.jpg“）;//读取三通道图像数据（RGB）
	IplImage* imggray = cvCreateImage（cvGetSize（imgSrc） IPL_DEPTH_8U 1）;//申请一段内存  
	cvCvtColor（imgSrc imggray CV_BGR2GRAY）; //灰度化
	cvSaveImage（“RGBtoGray1.jpg“imggray）;//保存灰度化后的图像文件

	int height = imgSrc->height;//获取图像的高和宽
	int width = imgSrc->width;
	
	//3.2计算阈值T 
	CvScalar pixel;//定义数组	
	int g[100][100]w[100][100];
	int min = 256;double Average = 0;
	for （int i = 0; i < height; i++）//读取灰度值并存放到数组中
   {
       for （int j = 0; j < width; j++）
        {
			pixel = cvGet2D（imgSrc i j）;
			if（pixel.val[0] < min）
			min = int（pixel.val[0]）;
			Average += pixel.val[0];
			g[i][j] = int（pixel.val[0]）;
			w[i][j] = int（pixel.val[0]）;
         }
    }
	Average = Average/（width*height）;
	double T = （min + Average） * 0.5;//计算出阈值
	
	//3.3图像二值化并计算坐标（xy）
	int m00 = 0m10 = 0m01 = 0;
	for （int i = 0; i < height; i++）
	{
		for （int j = 0; j < width; j++）
		{
			if（g[i][j]>T） g[i][j] = 1;//图像二值化
			else g[i][j] = 0;
			m00 += m_（ij00g[i][j]）;
			m10 += m_（ij10g[i][j]）;
			m01 += m_（ij01g[i][j]）;
		 }
	}	
	double x = m10/（m00 * 1.0）y = m01 / （m00 * 1.0）;

	
	//3.4计算Mx、My、圆度r
	double M20 = 0M02 = 0M11 = 0M = 0x_=0y_=0;
	for （int i = 0; i < height; i++）
	{
		for （int j = 0; j < width; j++）
		{
			M20 += M_（ijxy20g[i][j]）;
			M02 += M_（ijxy02g[i][j]）; 
			M11 += M_（ijxy11g[i][j]）;
			x_ += i * g[i][j] * w[i][j];
			y_ += j * g[i][j] * w[i][j];
			M += g[i][j] * w[i][j];
		 }
	}
	double Mx = （M20 + M02） / 2.0 + sqrt（M11 * M11 + 0.5 * （M20 - M02） * 0.5 * （M20 - M02））;
	double My = （M20 + M02） / 2.0 - sqrt（M11 * M11 + 0.5 * （M20 - M02） * 0.5 * （M20 - M02））;
	double r = Mx / My;

	//3.5使用Trinder算子计算改进后的xy
	x_ *= 1 / M;
	y_ *= 1 / M;
	
	//3.6输出结果
	cout<<“最小灰度值min=“<	cout<<“中间量：“<<“\n“<<“m10=“<< m10 <<“ m01=“<< m01 <<“ m00=“<< m00 <<“\n““M20=“<	cout<<“Mx=“<	
	//3.7保存到文件
	ofstream SaveFile（“结果1.txt“）;
	SaveFile<<“最小灰度值min=“<	SaveFile<<“中间量：“<<“\n“<<“m10=“<< m10 <<“ m01=“<< m01 <<“ m00=“<< m00 <<“\n““M20=“<