opencv python 获取某点坐标

可以使用OpenCV中的函数来获取某点的坐标。具体方法如下：

1. 首先导入OpenCV库：

import cv2

2. 读取图像：

img = cv2.imread('image.jpg')

3. 获取某点的坐标：

x = 100
y = 200
point = img[y, x]

其中，x和y分别表示点的横坐标和纵坐标，point表示该点的像素值。

注意：以上回答仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

相关问题

opencvpython获取轮廓坐标

### 回答1：
使用OpenCV Python可以通过以下步骤获取轮廓坐标：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行二值化处理。
3. 使用findContours函数查找轮廓。
4. 遍历每个轮廓并获取其坐标。

具体代码如下：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓并获取其坐标
for contour in contours:
    for point in contour:
        x, y = point[]
        print('x:', x, 'y:', y)

这样就可以获取到每个轮廓的坐标了。

### 回答2：
OpenCV是一种广泛用于计算机视觉和图像处理的开源库，可以用Python语言进行编程。在OpenCV中，可以通过处理二值图像来获取图像中对象的轮廓坐标。

首先，需要使用OpenCV中的cv2.threshold()函数将图像进行二值化处理，将对象从背景中分离出来。然后，通过cv2.findContours()函数查找轮廓。

cv2.threshold()函数会将输入图像转换为二值图像，其参数包括输入图像、阈值、最大阈值类型和二值化类型等。例如，以下代码中将输入图像转换为二值图像：

image = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.findContours()函数将会返回一个包含所有轮廓坐标的列表和一个包含轮廓面积的列表。这个函数的参数包括输入图像、轮廓查找模式和轮廓近似方法等。例如，以下代码中查找轮廓：

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在查找轮廓后，可以使用cv2.drawContours()函数将轮廓绘制在原始图像上。此外，还可以使用cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积、cv2.arcLength()函数计算轮廓的周长等。

例如，以下代码将绘制轮廓并计算它的面积：

cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
area = cv2.contourArea(contours[0])

在处理轮廓时，还可以使用各种算法进行轮廓近似、角度计算等操作，根据需要选择相应的算法。

综上所述，使用OpenCV和Python可以轻松地获取轮廓坐标，并进行各种轮廓处理操作，为计算机视觉和图像处理领域提供了强大的工具。

### 回答3：
在OpenCV Python中，获取轮廓坐标是非常常见的操作。 OpenCV提供了一个名为 “findContours”的函数，可以在二进制图像中查找轮廓，并返回轮廓的坐标。

要使用此函数，您需要将二进制图像作为输入，并提供一个输出变量以保存轮廓的坐标。以下是使用OpenCV Python中的findContours函数获取轮廓坐标的一般步骤：

1. 首先，您需要加载您要查找的图像。可以使用OpenCV Python的imread函数来完成此操作。例如：

img = cv2.imread('image.png')

2. 接下来，您需要将图像转换为灰度，以便使用图像阈值化功能将其转换为二进制格式。使用OpenCV Python的cvtColor函数将图像转换为灰度格式。例如：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 将图像阈值化以将其转换为二进制格式。在这里，您可以使用OpenCV Python的threshold函数，该函数将灰度图像转换为二进制图像。例如：

_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

4. 最后，您可以使用findContours函数查找轮廓，并从它返回轮廓的坐标。使用了两个参数：输入图像和轮廓检测模式。例如：

contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. 最后，您可以遍历轮廓并分别访问每个轮廓的坐标。例如：

for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

这就是使用OpenCV Python获取轮廓坐标的简单步骤。您可以将其应用于您自己的项目中，并使用轮廓坐标进行对象检测，边缘检测等操作。

opencv Python 如何提取已知坐标围成的区域

要提取已知坐标围成的区域，可以使用OpenCV中的mask（掩膜）来实现。具体操作步骤如下：

1. 创建一个空白的掩膜，大小与原图像相同。

2. 使用fillPoly()方法在掩膜上绘制多边形。

3. 使用bitwise_and()方法将原图像和掩膜进行按位与操作，提取出对应区域。

例如，下面的代码可以提取出已知坐标围成的区域：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 创建掩膜
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)

# 定义多边形顶点坐标
pts = np.array([[100, 100], [300, 100], [300, 300], [100, 300]], np.int32)

# 在掩膜上绘制多边形
cv2.fillPoly(mask, [pts], (255, 255, 255))

# 将原图像和掩膜进行按位与操作，提取出对应区域
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.imshow('Result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载了一张测试图像。然后，创建了一个空白的掩膜，并定义了一个多边形的顶点坐标。接着，使用fillPoly()方法在掩膜上绘制了多边形。最后，使用bitwise_and()方法将原图像和掩膜进行按位与操作，提取出对应区域。最后，我们可以使用imshow()方法显示结果。