现在我有一张二值化处理后的图片,我想要通过逐行和逐列去遍历图片,然后通过作差的方法找到黑白交接点的位置坐标。请用cv2写出相应的代码
时间: 2023-06-05 19:04:47 浏览: 38
以下是基于cv2的代码实现,可以实现逐行和逐列遍历图片,并通过作差的方法找到黑白交接点的位置坐标。
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入二值化处理后的图片
img = cv2.imread('binary_image.jpg', 0)
rows, cols = img.shape
# 逐行遍历图片,找到黑白交接点的位置坐标
for i in range(rows):
diff = np.diff(img[i])
indices = np.where(diff != 0)[0]
if len(indices) > 0:
print("Row %d: %s" % (i, indices))
# 逐列遍历图片,找到黑白交接点的位置坐标
for i in range(cols):
diff = np.diff(img[:, i])
indices = np.where(diff != 0)[0]
if len(indices) > 0:
print("Column %d: %s" % (i, indices))
```
这段代码遍历了图片的每一行和每一列,然后通过使用numpy.diff函数获得差分结果,找到黑白交接点的位置坐标。这个位置坐标是作差结果的索引,可以根据需要进一步计算真正的位置坐标。
相关问题
我有一个文件夹,里边有20000张图片,我想通过一个循环,随机遍历其中的100张图片,怎么实现?
您可以使用Python的random模块和os模块来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 首先,您需要导入random和os模块:
```python
import random
import os
```
2. 然后,您需要指定文件夹的路径,并使用os模块的listdir()函数获取文件夹中的所有文件名:
```python
folder_path = "path/to/folder"
all_files = os.listdir(folder_path)
```
3. 接下来,您可以使用random模块的sample()函数从所有文件中随机选择100个文件:
```python
random_files = random.sample(all_files, 100)
```
4. 最后,您可以使用一个循环,遍历随机选择的100个文件,并对每个文件执行所需的操作:
```python
for file_name in random_files:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
# TODO: 对文件执行所需的操作
```
这样就可以实现您的要求了。请注意,如果您需要多次执行这个循环,可能需要在每次执行前重新获取所有文件名,以避免重复选择相同的文件。
最大类间差法批量处理图片二值化代码
以下是使用Python中的PIL库实现最大类间差法批量处理图片二值化的代码:
```python
from PIL import Image
import os
def otsu_threshold(image):
# 计算直方图
histogram = image.histogram()
# 计算像素总数
total_pixels = sum(histogram)
# 初始化类间方差和阈值
sum_b = 0
threshold = 0
max_variance = 0
# 遍历灰度级
for i in range(256):
# 计算前景像素数和背景像素数
w_b = sum(histogram[:i+1]) / total_pixels
w_f = sum(histogram[i+1:]) / total_pixels
# 计算前景和背景的平均灰度值
mean_b = sum([j * histogram[j] for j in range(i+1)]) / sum(histogram[:i+1]) if sum(histogram[:i+1]) > 0 else 0
mean_f = sum([j * histogram[j] for j in range(i+1, 256)]) / sum(histogram[i+1:]) if sum(histogram[i+1:]) > 0 else 0
# 计算类间方差
variance = w_b * w_f * (mean_b - mean_f) ** 2
# 更新最大类间方差和阈值
if variance > max_variance:
max_variance = variance
threshold = i
return threshold
def batch_otsu_threshold(input_dir, output_dir):
# 创建输出目录
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
# 遍历输入目录下的所有图片
for filename in os.listdir(input_dir):
if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.bmp'):
# 读取图片并进行二值化
image = Image.open(os.path.join(input_dir, filename)).convert('L')
threshold = otsu_threshold(image)
binary_image = image.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)
# 保存二值化后的图片
binary_image.save(os.path.join(output_dir, filename))
```
使用示例:
```python
batch_otsu_threshold('input_dir', 'output_dir')
```
其中,`input_dir`是需要进行二值化处理的图片所在目录,`output_dir`是处理后的二值化图片保存的目录。该函数会遍历`input_dir`目录下的所有图片,对每张图片进行最大类间差法二值化处理,并将处理后的图片保存到`output_dir`目录中。
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