opencv寻找所有给定像素值的所有点的坐标
时间: 2023-08-09 15:01:12 浏览: 161
在 OpenCV 中,可以使用 `cv2.findNonZero()` 函数来寻找给定像素值的所有点的坐标。
`cv2.findNonZero()` 函数的参数是一个二值图像(单通道灰度图像),函数返回一个数组,其中包含了所有非零像素的坐标。
例如,以下示例代码演示了如何使用该函数来寻找二值图像中所有像素值为255的点的坐标:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载二值图像
image = cv2.imread('image.png', 0)
# 将灰度图像转换为二值图像
ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 使用 cv2.findNonZero() 寻找所有像素值为255的点的坐标
non_zero_points = cv2.findNonZero(binary_image)
# 打印所有点的坐标
for point in non_zero_points:
x, y = point[0]
print('x:', x, 'y:', y)
```
以上代码首先加载图像并将其转换为二值图像,然后使用 `cv2.findNonZero()` 寻找二值图像中所有像素值为255的点的坐标,最后通过循环打印出每个点的坐标。
注意:`cv2.findNonZero()` 返回的坐标数组是一个 numpy 数组,每个点的坐标是一个包含两个元素的数组。
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```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像文件
img = cv2.imread('image.jpg')
# 定义目标像素值
target_value = np.array([255, 0, 0]) # 蓝色
# 寻找与目标像素值最接近的像素点
diff = np.abs(img - target_value)
dist = np.sqrt(np.sum(diff ** 2, axis=2))
min_dist = np.min(dist)
min_coords = np.argwhere(dist == min_dist)[0]
# 输出最接近的像素点的像素值和坐标
print("Closest pixel value:", img[min_coords[0], min_coords[1]])
print("Closest pixel coordinates:", tuple(min_coords))
```
在上述代码中,我们首先使用 `cv2.imread` 函数读取了图像文件,并定义了目标像素值 `target_value`。接着,我们计算了每个像素与目标像素值的差异,并使用欧氏距离来计算每个像素与目标像素值的距离。然后,我们找到了距离目标像素值最近的像素点,并获取其像素坐标。最后,我们将最接近的像素点的像素值和坐标打印输出。
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下面是一个示例代码,演示了如何使用`borderInterpolate`函数来计算边界点的值:
```cpp
int nRow = cv::borderInterpolate(100, srcImg.rows, cv::BORDER_REFLECT_101);
int nCol = cv::borderInterpolate(-6, srcImg.cols, cv::BORDER_WRAP);
cv::Vec3b val = srcImg.at<cv::Vec3b>(nRow, nCol);
```
在上述代码中,`borderInterpolate`函数分别计算了行坐标和列坐标的边界点。`BORDER_REFLECT_101`和`BORDER_WRAP`是边界类型,用于指定边界点的计算方式。最后,使用`at`函数获取边界点的像素值。
需要注意的是,`borderInterpolate`函数返回的是一个经过边界处理后的坐标,可以用于在图像中获取对应的像素值。