将二值图像转为仅含有0和1的矩阵，并将矩阵的所有坐标都保存在txt文件中，每行保存一个矩阵的一个（i，j）点

将二值图像转为仅含有0和1的矩阵，可以将像素值大于0的点设为1，像素值等于0的点设为0，代码如下：

binary_matrix = (gray > 0).astype(int)

将矩阵的所有坐标都保存在txt文件中，可以使用以下代码：

with open('coordinates.txt', 'w') as f:
    for i in range(binary_matrix.shape[0]):
        for j in range(binary_matrix.shape[1]):
            f.write("{} {} {}\n".format(i, j, binary_matrix[i][j]))

这段代码会将矩阵中每个点的坐标和值写入一个新的txt文件中，每个坐标和值之间用空格隔开，每行保存一个点的信息。新生成的txt文件名可以根据需要进行修改。

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将二值图像转为仅含有0和1的矩阵，并将矩阵中值为0和1的所有坐标都保存在txt文件中，每行保存一个矩阵的一个（i，j）点，每个矩阵的i需要乘以2再加1，j乘以3再加2

将二值图像转为仅含有0和1的矩阵，可以将像素值大于0的点设为1，像素值等于0的点设为0，代码如下：

binary_matrix = (gray > 0).astype(int)

将矩阵中值为0和1的所有坐标都保存在txt文件中，可以使用以下代码：

with open('coordinates.txt', 'w') as f:
    for i in range(binary_matrix.shape[0]):
        for j in range(binary_matrix.shape[1]):
            if binary_matrix[i][j] == 0 or binary_matrix[i][j] == 1:
                f.write("{} {} {}\n".format(i*2+1, j*3+2, binary_matrix[i][j]))

这段代码会将矩阵中值为0和1的所有点的坐标和值写入一个新的txt文件中，每个坐标和值之间用空格隔开，每行保存一个点的信息。其中，每个矩阵的i坐标需要乘以2再加1，j坐标需要乘以3再加2。新生成的txt文件名可以根据需要进行修改。

将灰度图像转为含有灰度像素值矩阵，并将矩阵中灰度信息大于等于0的所有坐标都保存在txt文件中，每行保存一个矩阵的一个（i，j）点，每个矩阵的i需要乘以2再加1，j乘以3再加2

将灰度图像转为灰度像素值矩阵，只需要使用OpenCV库中的`imread()`函数读取灰度图像并指定`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数即可：

gray = cv2.imread('skeleton_median_binary.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

将灰度信息大于等于0的所有坐标保存到txt文件中，可以使用以下代码：

with open('coordinates.txt', 'w') as f:
    for i in range(gray.shape[0]):
        for j in range(gray.shape[1]):
            if gray[i][j] >= 0:
                f.write("{} {} {}\n".format(i*2+1, j*3+2, gray[i][j]))

这段代码会将灰度矩阵中灰度信息大于等于0的所有点的坐标和值写入一个新的txt文件中，每个坐标和值之间用空格隔开，每行保存一个点的信息。其中，每个矩阵的i坐标需要乘以2再加1，j坐标需要乘以3再加2。新生成的txt文件名可以根据需要进行修改。