python提取图片坐标并计算坐标间的距离

可以使用Python的Pillow库中的Image模块来提取图片坐标，再使用数学公式计算坐标间的距离。具体操作可以参考以下代码：

from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('test.jpg')

# 获取图片宽度和高度
width, height = img.size

# 遍历像素点，获取非白色像素的坐标
coords = []
for x in range(width):
    for y in range(height):
        if img.getpixel((x,y)) != (255, 255, 255):
            coords.append((x,y))

# 计算坐标间距离
distances = []
for i in range(len(coords)-1):
    x1, y1 = coords[i]
    x2, y2 = coords[i+1]
    distance = ((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2)**0.5
    distances.append(distance)

print(distances)

关于前面对话内容，我可以和您分享一个笑话：为什么程序员总是在口袋里装着一块计算器？因为他们需要一个保险丝。

相关问题

python图像曲线坐标提取写入excel

这里提供一种实现方式，使用Python的Pillow库和openpyxl库。

首先，需要安装这两个库：

pip install Pillow
pip install openpyxl

然后，我们可以先读取图片，使用Pillow库中的Image模块：

from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('image.jpg')

接着，我们可以使用Pillow库中的ImageDraw模块，绘制曲线并获取曲线上的坐标点：

from PIL import Image, ImageDraw

# 读取图片
img = Image.open('image.jpg')

# 创建绘图对象
draw = ImageDraw.Draw(img)

# 绘制曲线
draw.line([(100, 100), (200, 200), (300, 150)], fill='red', width=2)

# 获取曲线上的坐标点
points = []
for x in range(100, 301):
    y = int((x - 100) * (200 - 100) / (200 - 100) + 100)
    points.append((x, y))

最后，我们可以使用openpyxl库将坐标点写入Excel表格：

from PIL import Image, ImageDraw
from openpyxl import Workbook

# 读取图片
img = Image.open('image.jpg')

# 创建绘图对象
draw = ImageDraw.Draw(img)

# 绘制曲线
draw.line([(100, 100), (200, 200), (300, 150)], fill='red', width=2)

# 获取曲线上的坐标点
points = []
for x in range(100, 301):
    y = int((x - 100) * (200 - 100) / (200 - 100) + 100)
    points.append((x, y))

# 写入Excel表格
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.append(['x', 'y'])
for point in points:
    ws.append(point)
wb.save('points.xlsx')

这样，我们就可以将曲线上的坐标点提取并写入Excel表格了。

python二值化坐标提取

### 回答1：
对一张二值化的图片进行坐标提取可以通过以下步骤实现：

1. 读取图片并将其转换为灰度图像。

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('binary_image.png')
# 转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行二值化处理。

# 二值化处理
_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3. 查找二值化图像中的轮廓。

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. 遍历轮廓，获取轮廓的坐标。

# 遍历轮廓，获取坐标
for contour in contours:
    # 获取轮廓的坐标
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    # 输出坐标信息
    print(f"({x}, {y}), ({x+w}, {y+h})")

以上代码可以将二值化图片中的所有轮廓的坐标提取出来并输出。其中，cv2.threshold() 函数的第三个参数为二值化的阈值，cv2.findContours() 函数的第二个参数为轮廓的检索模式，cv2.boundingRect() 函数可以获取轮廓的矩形边界框。

### 回答2：
Python二值化坐标提取是指将一幅二值图像中白色像素点的坐标提取出来的过程。在图像处理中，二值图像是指像素值只有两个取值（一般是0和255）的图像，白色像素点代表目标物体，黑色像素点代表背景。

在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行二值化图像的处理和坐标提取。首先，我们需要将彩色图像转换为灰度图像，然后使用阈值处理将灰度图像二值化。

具体的步骤如下：
1. 导入OpenCV库：`import cv2`
2. 读取图像：`image = cv2.imread("image.jpg", 0)`
3. 对图像进行二值化处理：`ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)`
- `image`：输入的灰度图像
- `127`：设定的阈值，超过阈值的像素点设为255（白色），低于阈值的像素点设为0（黑色）
- `255`：像素点的最大值
- `cv2.THRESH_BINARY`：二值化处理的方法，将大于阈值的像素点设为最大值，低于阈值的设为0
4. 获取二值图像中白色像素点的坐标：`white_pixel_coords = cv2.findNonZero(binary_image)`
- `findNonZero`函数会返回一个数组，存储白色像素点的坐标。每个坐标是一个二维向量，表示该点的行列坐标。
5. 遍历白色像素点坐标，并进行相应的操作。

这样，我们就可以用Python提取二值图像中白色像素点的坐标了。你可以根据具体的需求对这些坐标进行进一步的处理，例如绘制边界框、计算目标物体的面积等。

### 回答3：
Python二值化坐标提取是指在二值图像中提取出所有像素值为1的坐标点。首先，需要把原始图像转化为二值图像，可以使用灰度阈值法、自适应阈值法等方法进行图像二值化处理。然后，需要遍历整个二值图像，检测每个像素的值是否为1，如果是，则将该像素的坐标提取出来。为了提高效率，可以使用NumPy库提供的方法进行遍历和判断。代码示例如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转为灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 使用NumPy库提取二值图像中像素值为1的坐标点
coords = np.column_stack(np.where(thresh == 1))

# 打印提取出的坐标点
print(coords)

通过以上代码，可以得到一个二维数组，其中每一行表示一个像素点的x和y坐标。这样就实现了Python中的二值化坐标提取操作。