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通道分离后提取白色像素点

在OpenCV中，通道分离是一种处理图像颜色信息的基本操作，通常用于彩色图像处理，比如二值化、色彩分析等。如果你想要从分离后的通道中提取白色像素点，首先你需要对图像进行BGR（蓝绿红）到HSV（色度-饱和度-亮度）颜色空间转换，因为HSV色彩模型更便于表示亮度和色调。

以下是基本步骤：

1. **读取并转换图像**：使用`cv2.imread()`加载图像，然后用`cv2.cvtColor()`函数将其转为HSV格式。

import cv2

image = cv2.imread('your_image.jpg')
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

2. **设置阈值**：选择合适的范围来识别白色像素。一般来说，白色在HSV空间中对应的是较高的亮度（V通道）和接近0的色相（H通道）。你可以设置上限（如255）和下限（如60或更低，取决于光照条件），例如：

lower_white = (0, 60, 200)  # 对应较白的颜色
upper_white = (255, 255, 255)  # 白色全范围

3. **创建掩码**：使用`cv2.inRange()`函数创建一个掩码，其中白色区域会被设置为True，其他为False。

white_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_white, upper_white)

4. **查找白色像素**：最后，你可以使用`cv2.findNonZero()`找到所有非零像素点（即白色像素），返回的是一个表示白色像素坐标的数组。

white_pixels = np.array([[x, y] for x, y in zip(*white_mask.nonzero())])

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%"]
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