遇到一个问题，一幅图像中有很多符合某个要求的点，其中一大部分密集地组成一个点块，还有很多零星的点散落在图像各处。类似于下图。

现在的问题是，如何得到密集部分的大致坐标和范围。

解决方案：先计算所有点的平均坐标，在散乱点的数量很少的情况下，总体趋势由密集部分决定，那么这样得到的平均坐标应该在密集部分的中心附近。
再通过计算各点到“中心点”的平均距离，这样，得到的应该是密集部分的平均半径，再通过一定的系数，计算出半径。（在我的实现中，使用了矩阵，则得到的则是1/4长和宽）。

问题基本解决，但还有些问题：
1. 要遍历两次图像，第一次计算平均坐标，第二次计算平均距离，而且每次都要做“判断”动作。如果符合条件的点在整个图像中所占比例不大的话，可以考虑一次遍历后单独放在一个数组中，同时记录下坐标信息，不过这样空间复杂度就会增加。
2. 效果还不是非常好，得到的还不是最精确的密集点群范围，这个暂时还没有很好的改进方案。