OpenCV 筛选 - 关键点检测 object 的质心？

Question

我试图在 OpenCV Sift 的帮助下为我的项目找到圆形的质心。

找到质心后，尝试拟合编码环以检测标记的类型。 SIFT 算法最适合我的项目，因为它是标量和旋转不变的。 它似乎检测到 object 质心的关键点，我正在尝试获取它的坐标。

import cv2
import numpy as np

def findSift(img, gray, draw=True):
    sift = cv2.SIFT_create(10)
    kp = sift.detect(gray, None)
    if draw:
        cv2.drawKeypoints(img, kp, img)
    kp_coordinates = cv2.KeyPoint_convert(kp)
    return kp_coordinates 

if __name__ == "__main__":
    
    img = cv2.imread('Test.jpg')
    print(img.shape[:2])
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    Array_Cooridinates = findSift(img,gray)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(0)

Image Resolution: (849, 734)
Array of coordinates of keypoints detected:
[[346.20126 385.5532 ]
 [366.1102  217.0911 ]
 [366.1102  217.0911 ]
 [482.2291  451.484  ]
 [482.2291  451.484  ]
 [468.70483 303.86118]
 [468.70483 303.86118]
 [385.93945 296.0943 ]
 [417.37436 445.36234]
 [441.80768 377.35934]]

如果有人对我的问题有任何参考，请随时发布，以便我对此进行更多研究。

感谢您在这里的任何帮助。 祝你今天过得愉快