opencv提取白色像素点坐标

可以使用OpenCV的cv::inRange函数来提取指定颜色的像素点，然后遍历图像，找到符合条件的像素点坐标。下面是一个示例代码：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 读取图像
cv::Mat mask;
cv::inRange(image, cv::Scalar(255, 255, 255), cv::Scalar(255, 255, 255), mask); // 提取白色像素点
cv::Mat points;
cv::findNonZero(mask, points); // 找到非零像素点坐标

for (int i = 0; i < points.total(); i++) {
    cv::Point p = points.at<cv::Point>(i);
    std::cout << "x: " << p.x << ", y: " << p.y << std::endl;
}

在这个示例中，cv::inRange函数用于提取白色像素点，cv::findNonZero函数用于找到非零像素点坐标。最后遍历points矩阵，输出每个像素点的坐标。

相关问题

opencv像素坐标系到世界坐标系

在OpenCV中，像素坐标系是指图像上的点的坐标表示方式，而世界坐标系是指物体在现实世界中的坐标表示方式。通常，我们需要将像素坐标转换为世界坐标，或者将世界坐标转换为像素坐标。为了实现这种转换，我们可以利用相机的内参、畸变参数和外参等标定参数。

首先，我们需要读取标定文件，并提取出标定参数，包括相机的内参、畸变参数和外参等。然后，我们可以利用这些参数将世界坐标中的点转换为像素坐标。这一步骤可以通过使用OpenCV中的函数来实现，例如`cv2.projectPoints()`函数。

另外，我们也可以通过手动估计的非亚像素坐标点将其转换为世界坐标，然后将其映射到图像上，通过比较转换后的像素坐标和输入的差距来评估转换的准确性。

总的来说，通过读取标定文件中的参数或手动估计的坐标点，我们可以实现Opencv像素坐标系到世界坐标系的转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV学习——图像坐标系，相机坐标系和世界坐标系](https://blog.csdn.net/AileenNut/article/details/76922534)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于opencv的用于精确测量的单目相机标定，世界坐标和像素坐标相互转换](https://blog.csdn.net/m0_68681926/article/details/128003512)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

opencv python利用掩膜提取固定坐标的圆形区域

要利用掩膜提取固定坐标的圆形区域，你可以使用OpenCV中的掩膜操作和圆形ROI截取。

下面是一个示例代码，演示了如何使用掩膜操作和圆形ROI截取来提取固定坐标的圆形区域：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('circles.jpg')

# 灰度化和高斯滤波
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# Hough圆检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 提取圆心坐标和半径信息
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
    # 构造掩膜
    mask = np.zeros_like(gray)
    cv2.circle(mask, (i[0], i[1]), i[2], 255, -1)
    # 对原图像进行掩膜操作
    masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
    # 截取圆形ROI
    x, y, r = i[0], i[1], i[2]
    circle_roi = masked_img[y-r:y+r, x-r:x+r]
    # 显示结果
    cv2.imshow('circle_roi', circle_roi)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在这里，我们在Hough圆检测的基础上，使用cv2.circle()函数构造了一个掩膜，然后利用cv2.bitwise_and()函数对原图像进行掩膜操作，最后使用ROI截取函数cv2[y1:y2, x1:x2]来提取圆形区域。需要注意的是，x和y的顺序是(i[0], i[1])而不是常见的(i[1], i[0])，因为OpenCV中的像素点坐标是(x,y)。

在循环中，我们将提取的圆形区域通过cv2.imshow()函数显示出来，你可以更改代码来保存提取的圆形区域或进行其他操作。