Python计算机视觉：在阈值化图像中使用center_of_mass()函数寻找每个物体的中心坐标

《Python计算机视觉》第一章练习第七题：
使用形态学操作处理阈值化图像。在发现一些参数能够产生好的结果后，使用center_of_mass()函数寻找每个物体的中心坐标，将其在图像中绘制出来。
以下是我的尝试：

from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *
from scipy.ndimage import measurements,morphology,labelim=array(Image.open('test4.jpg').convert('L'))
im=1*(im<128)#载入图像，然后使用阈值化操作，以保证处理的图像为二值图像
im_open=morphology.binary_opening(im,ones((5,5)),iterations=2)labels_open,nbr_objects_open=measurements.label(im_open)#求出每个物体中心点坐标
a=measurements.center_of_mass(im_open,labels_open,[i+1 for i in range(nbr_objects_open)])figure()
gray()
imshow(im_open)#在图像中把中心点绘制出来
plot([p[1] for p in a],[p[0] for p in a],'r*')show()

这是代码中用到的‘test4.jpg’图像

如图，红星点即为所求中心点。

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