python统计二值图像中每行像素不为零的点的个数，绘制成图像

可以使用以下代码实现：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取二值图像
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将二值图像转换为布尔类型
img_bool = img.astype(np.bool)

# 统计每行像素不为零的点的个数
row_sum = np.sum(img_bool, axis=1)

# 绘制图像
plt.plot(row_sum)
plt.show()

这里假设二值图像文件名为`binary_image.png`，首先使用OpenCV库的`imread()`函数读取灰度图像。然后使用NumPy库的`astype()`函数将图像数据类型转换为布尔类型，像素值为0的点将被转换为False，像素值不为0的点将被转换为True。接着使用NumPy库的`sum()`函数统计每行像素不为零的点的个数，`axis=1`参数指定对行进行求和。最后使用Matplotlib库的`plot()`函数绘制图像，`show()`函数显示图像。

相关问题

python统计二值图像中每行像素不为零的点的个数，绘制成直方图

可以使用Python中的OpenCV库来实现这个任务。以下是一个简单的代码示例，它会读取一个二值图像文件，计算每行像素不为零的点的个数，并将结果绘制成直方图：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取二值图像文件
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算每行像素不为零的点的个数
row_sums = np.sum(img != 0, axis=1)

# 绘制直方图
plt.hist(row_sums, bins=50)

# 显示图像
plt.show()

在这个代码中，`cv2.imread`函数用于读取二值图像文件，`np.sum`函数用于计算每行像素不为零的点的个数，`plt.hist`函数用于绘制直方图，`plt.show`函数用于显示图像。你可以将`'binary_image.png'`替换成你自己的二值图像文件名。

python统计二值图像中每列像素不为零的点的个数，绘制成直方图

您可以使用Python的Pillow库和Matplotlib库来实现这个任务。以下是一个示例代码，可以帮助您开始：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = Image.open("binary_image.png")

# 获取图像大小
width, height = img.size

# 初始化每列像素不为零的点的个数列表
column_count = [0] * width

# 统计每列像素不为零的点的个数
for x in range(width):
    for y in range(height):
        pixel = img.getpixel((x,y))
        if pixel != 0:
            column_count[x] += 1

# 绘制直方图
plt.bar(range(width), column_count)
plt.show()

说明：

1. 首先，我们使用Pillow库中的Image模块读取二值图像。
2. 然后，我们获取图像的宽度和高度，并初始化每列像素不为零的点的个数列表。
3. 接下来，我们遍历图像的每个像素，并统计每列像素不为零的点的个数。
4. 最后，我们使用Matplotlib库中的pyplot模块绘制直方图，并显示它。

您需要将上述代码中的“binary_image.png”替换为您自己的二值图像的文件路径。