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1.打开图片

IplImage *src = cvLoadImage(图片路径,0);//opencv读取灰度图

2.创建一个新的图片容器用于存取转换后的图片，大小CvSize，深度depth，色彩nChannels需要与原图片一致

IplImage *desc;CvSize sz;//图像大小if(src){    sz.width = src->width*1;    sz.height = src->height*1;    desc = cvCreateImage(sz,src->depth,src->nChannels);    //cvResize(src,desc,CV_INTER_CUBIC);//图像大小变换，用于将src图片缩小，我就不做缩小了}

3.图像黑白二值化，用于筛选一定颜色深度的部分

第一个参数是输入图像，第二个是输出图像，第三个是方式。

cvThreshold( desc, dst_bw ,75, 255, CV_THRESH_BINARY ); //取阀值为50把图像转为二值图像

4.寻找轮廓

cvFindContours是寻找轮廓方法，将寻找的轮廓放入stor容器，cont是第一个轮廓的指针。后面的是序列头大小、提取模式、逼近方法、偏移量，照抄就可以了，出现问题了就阅读手册。

CvMemStorage *stor = cvCreateMemStorage(0);CvSeq *cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT,sizeof(CvSeq),sizeof(CvPoint),stor);int Number_Object = cvFindContours(dst_bw,stor,&cont,sizeof(CvContour),CV_CHAIN_APPROX_NONE,                                   CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));

5.在画轮廓前先把像素变成白色的，这样我们看到的是一张画圈的白纸，轮廓显示得更直白

IplImage* dst_contours = cvCreateImage(sz,src->depth,src->nChannels);cvThreshold(dst_contours,dst_contours,0,255,CV_THRESH_BINARY);

6.描绘轮廓并且找中心点

这个中心点找的，我感觉并不是很好，从我的眼力观察来看。 点p为中心点，可以输出，点的像素坐标是正确的。

//描绘轮廓    for(;cont;cont = cont->h_next)    {        cvDrawContours(dst_contours,cont,CV_RGB(255,0,0),CV_RGB(255,0,0),0,1,8,cvPoint(0,0));        GetContourCenter(cont,p);        cvCircle(dst_contours,p, 2, cvScalar(0, 255, 0), 1, 8, 0);        cvDrawContours(dst_contours,cont, CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(0, 0, 0), -1, 1);    }    //抓取轮廓中心void Widget::GetContourCenter(CvSeq *contour, CvPoint &p){	//重心法抓中心点	int contourlength = contour->total;	CvPoint *pt = 0;	double avg_px = 0, avg_py = 0;	for (int i = 0; i < contourlength; i++)	{		pt = CV_GET_SEQ_ELEM(CvPoint, contour, i);		avg_px += pt->x;		avg_py += pt->y;	}	p.x = avg_px / contourlength;	p.y = avg_py / contourlength;}

处理前

处理后 中心点像素坐标，左上角为(0,0)，从图片左下角的点开始检测，从左到右，从下到上的顺序输出所有点的坐标。

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