在opencv中迭代器的横纵坐标

在 OpenCV 中，像素可以通过迭代器来访问。对于一个图像，迭代器可以遍历其像素。在 OpenCV 中，图像被表示为一个矩阵，因此可以使用行和列索引来访问像素。

对于一个二维矩阵，横坐标是列数，纵坐标是行数。因此，对于一个图像的像素，横坐标表示列数，纵坐标表示行数。

在 OpenCV 的迭代器中，通过使用 `cv::Mat::iterator` 和 `cv::Mat::const_iterator` 迭代器类，可以遍历像素。这些迭代器是随机访问迭代器，因此可以像访问普通的数组元素一样访问矩阵中的像素。例如：

cv::Mat img = cv::imread("example.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
for (cv::MatIterator_<uchar> it = img.begin<uchar>(), end = img.end<uchar>(); it != end; ++it)
{
    uchar pixel_value = *it;
    // Do something with pixel_value
}

在这个例子中，我们使用了 `cv::MatIterator_<uchar>` 迭代器来遍历图像的像素。在循环中，我们可以使用 `*it` 来访问当前像素的值。

相关问题

opencv qt中显示点坐标

在 OpenCV 和 Qt 中，要显示点的坐标，可以使用以下步骤：

1. 创建一个 Qt 的图像显示窗口或控件，用来显示图像和点的坐标。
2. 使用 OpenCV 的函数读取图像文件或者通过摄像头获取图像。
3. 使用 OpenCV 的函数检测或计算出需要显示的点的坐标。这些点的坐标可以是预先确定的，也可以是通过算法计算得出的。
4. 使用 Qt 的绘图函数，在图像上绘制点。可以使用 Qt 提供的绘图工具类，如 QPainter。
5. 在 Qt 的图像显示窗口或控件上显示绘制好的图像。

下面是一个简单的示例，展示了如何在 OpenCV 和 Qt 中显示一个点的坐标。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QtWidgets/QApplication>
#include <QtWidgets/QMainWindow>
#include <QtGui/QPainter>
#include <QtCore/QPoint>

int main(int argc, char** argv)
{
    QApplication app(argc, argv);
    QMainWindow window;
    window.resize(800, 600);
    window.show();

    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 计算点的坐标
    cv::Point point(100, 100);

    // 在图像上画一个圆，表示点的位置
    cv::circle(image, point, 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);

    // 将 OpenCV 图像转换为 QImage，并显示在 Qt 的窗口上
    QImage qimage(image.data, image.cols, image.rows, image.step, QImage::Format_BGR888);
    QPainter painter(&window);
    painter.drawImage(0, 0, qimage);

    return app.exec();
}

在上面的示例中，我们通过读取一个图像（image.jpg），在图像的指定位置画了一个红色的圆，表示一个点的坐标（100, 100）。然后将 OpenCV 的图像转换为 QImage，并使用 QPainter 在窗口上绘制这个图像。

这样，你就可以在 Qt 窗口中显示点的坐标了。

输出 opencv 中 mark 点的坐标，python 实现

可以使用 OpenCV 的函数 findNonZero() 来查找标记点的坐标。

以下是实现代码：

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 取第一个轮廓点
cnt = contours[0]

# 使用函数 findNonZero 查找标记点的坐标
pts = cv2.findNonZero(cnt)

for pt in pts:
    print(pt)

这个代码会输出标记点的坐标。注意，这里假设图像中只有一个轮廓。如果图像中有多个轮廓，需要进行修改。