python 二值化图像获得像素坐标，只保留相同x坐标下y坐标大的像素点，若一个x坐标只对应一个y坐标也保留

可以使用Python中的OpenCV库来实现二值化图像的像素操作。以下是一段示例代码，可以实现你所需的功能：

import cv2
import numpy as np

# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 获取图像宽度和高度
height, width = img.shape

# 创建一个空白图像，用于绘制结果
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

# 遍历每个像素
for x in range(width):
    max_y = -1
    for y in range(height):
        # 如果当前像素值为255（即白色）
        if img[y, x] == 255:
            # 如果当前y坐标大于之前记录的最大y坐标
            if y > max_y:
                # 更新最大y坐标
                max_y = y
                # 在结果图像上绘制当前像素点
                result[y, x] = 255
        # 如果当前像素值为0（即黑色）
        else:
            # 如果之前记录的最大y坐标不为-1（即存在白色像素点）
            if max_y != -1:
                # 退出循环
                break
    # 如果当前x坐标只对应一个y坐标
    if max_y != -1:
        # 在结果图像上绘制当前像素点
        result[max_y, x] = 255

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们先读取了一个二值化图像，并创建了一个空白图像用于绘制结果。随后，我们遍历了每个像素，并记录了每个x坐标下y坐标最大的白色像素点。如果当前x坐标只对应一个y坐标，我们也会在结果图像上绘制该像素点。最后，我们将结果图像显示出来。

需要注意的是，该代码仅适用于每个x坐标至多对应一个白色像素点的情况。如果一个x坐标对应多个白色像素点，仅会保留y坐标最大的像素点。如果需要保留其他像素点，可以根据自己的需求进行修改。