在Python中确定图像中心位置的方法主要分为以下两类，具体取决于应用场景：

一、计算图像几何中心（通用方法）

适用于普通图像处理场景，通过获取图像宽度和高度计算中心坐标。

1. 安装必要库

   需安装Pillow库（pip install Pillow）。

2. 读取图像并获取尺寸

   使用Pillow的Image.open读取图像，通过size属性获取宽度和高度。

3. 计算中心坐标

   中心坐标为宽度和高度的一半，即center_x = width / 2，center_y = height / 2。

4. 示例代码

   from PIL import Image
   
   image = Image.open("image.jpg")
   width, height = image.size
   center = (width / 2, height / 2)
   print(f"中心坐标: {center}")
   

二、处理多目标图像中心（计算机视觉场景）

适用于需要定位图像中多个物体的场景，通过形态学操作和center_of_mass函数实现。

1. 图像预处理

   使用Pillow或OpenCV进行阈值化、形态学开运算（如binary_opening）。

2. 标签化与中心计算

   通过measurements.label生成标签，再使用scipy.ndimage.measurements.center_of_mass计算每个物体的中心坐标。

3. 可视化

   可结合OpenCV在原图上绘制中心点。

三、获取地理坐标（特定场景）

适用于需要从图像中提取地理定位的场景，通过exifread库读取EXIF数据。

1. 读取EXIF信息

   使用exifread.process_file解析图像元数据，获取GPS经纬度。

2. 坐标转换与验证

   确保坐标系为WGS84，并可结合geopandas或shapely进行区域判断。

总结 ：根据需求选择合适的方法。若仅需几何中心，推荐使用Pillow库的通用计算方法；若需处理多目标或地理定位，则需结合形态学操作或EXIF解析。