opencv二值化后返回白色点坐标
时间: 2024-09-06 16:02:21 浏览: 37
在OpenCV中,对图像进行二值化处理通常是将图像转换为只有两个颜色级别(通常是黑色和白色)。如果你想要找到那些变为白色的像素点及其坐标,你可以按照以下步骤操作:
1. **读取和预处理图像**:
使用`cv2.imread()`加载图片,并可能应用`cv2.cvtColor()`函数将其转换为灰度图像,因为二值化通常基于灰度。
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
```
2. **二值化**:
使用`cv2.threshold()`函数设定阈值,将灰度图像转换成黑白二值图,结果是一个掩码,白色区域表示超过阈值的像素。
```python
ret, binary_img = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)
```
这里的`threshold_value`是设定的阈值,`255`代表白色。
3. **找出白色像素位置**:
`cv2.findNonZero()`函数用于查找非零像素的位置,也就是白色像素。它会返回一个包含坐标对(x, y)的数组。
```python
white_pixels = np.column_stack(np.where(binary_img == 255))
```
这里`np.where()`返回的是白色像素坐标的行数和列数索引。
4. **查看坐标**:
最后,你可以打印出这些坐标或者进一步分析这些白色像素点。
```python
for x, y in white_pixels:
print(f"坐标: ({x}, {y})")
```