用python识别图片中的高亮区域的坐标

可以使用 OpenCV 库来识别图片中高亮区域的坐标。具体步骤如下：

1. 读取图片：使用 cv2.imread() 函数读取图片。

2. 灰度转换：使用 cv2.cvtColor() 函数将图片转换为灰度图。

3. 阈值化：使用 cv2.threshold() 函数对图片进行阈值化处理，以识别高亮区域。

4. 轮廓检测：使用 cv2.findContours() 函数检测图片中的轮廓。

5. 绘制轮廓：使用 cv2.drawContours() 函数绘制图片中的轮廓。

6. 获取轮廓坐标：使用 cv2.boundingRect() 函数获取轮廓的坐标。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread("image.jpg")

# 灰度转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 阈值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 获取轮廓坐标
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示图片
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()