找出質心位置
距離轉換可以找出物件中最深入（離邊界最遠）的區域。相對地，ndi.center_of_mass() 會回傳物件質心的座標。
這裡的「質量」對應到像素強度值，強度越高，質心就越會被拉近。
在本練習中，請計算兩個標記區域的質心，接著把它們標在影像上。
本練習屬於課程
Python 的生醫影像分析
練習說明
- 使用
vol和labels計算兩個已標記物件的質心，並列印座標。 - 使用
plt.scatter()把質心標記加到圖上。請注意散佈圖的座標原點在左下角；影像的欄對應到x值，列對應到y值。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Extract centers of mass for objects 1 and 2
coms = ____
print('Label 1 center:', ____)
print('Label 2 center:', ____)
# Add marks to plot
for c0, c1, c2 in coms:
plt.scatter(____, ____, s=100, marker='o')
plt.show()