opencv二值化后返回白色点坐标 C++

在OpenCV中，二值化通常用于图像处理中的边缘检测或目标分割，将图像转换成只有黑和白两个通道。如果你想要获取二值化后的白色像素（即原图中的目标区域）的坐标，可以按照以下步骤操作：

1. 使用`cv::threshold()`函数对图像进行阈值处理，将其转换为二值图像。例如：

cv::Mat src, binary;
cv::threshold(src, binary, threshold_value, 255, cv::THRESH_BINARY);

这里，`src`是输入图像，`binary`是二值化结果，`threshold_value`是阈值。

2. 接下来，你可以使用`findContours()`函数寻找轮廓，然后遍历轮廓找出内部的白色像素点：

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for (const auto& contour : contours) {
    for (size_t i = 0; i < contour.size(); ++i) {
        cv::Point point = contour[i];
        if (binary.at<uchar>(point.y, point.x) == 255) { // 255代表白色
            std::cout << "Pixel at (" << point.x << ", " << point.y << ") is white." << std::endl;
        }
    }
}

这里，我们检查每个轮廓点是否为白色，并打印出坐标。