opencv c++ 统计所有非零点的坐标

可以使用 OpenCV 的 `findNonZero` 函数来查找所有非零点的坐标。该函数的原型如下：

void findNonZero(InputArray src, OutputArray idx);

其中 `src` 是输入图像，`idx` 是输出的非零点坐标（每个非零点对应一个 `cv::Point`）。下面是一个简单的示例：

cv::Mat src = cv::imread("image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat dst;
cv::findNonZero(src, dst);
for (int i = 0; i < dst.total(); i++) {
    std::cout << "x: " << dst.at<cv::Point>(i).x << ", y: " << dst.at<cv::Point>(i).y << std::endl;
}

该示例会读取名为 `image.png` 的灰度图像，然后使用 `findNonZero` 函数查找所有非零点的坐标，并输出到控制台。

相关问题

opencv 提取二值图非零点坐标

图像中所有非零点的坐标可以使用opencv中的findNonZero函数来提取。例如，如果有一个二值图像变量img，可以使用以下代码提取非零点坐标：

vector<Point> nonZeroCoordinates;
findNonZero(img, nonZeroCoordinates);

将提取到的非零点坐标存储在一个vector<Point>类型的变量nonZeroCoordinates中。

opencv使用c++输出图形中心坐标

要输出图形中心坐标，你需要先使用OpenCV读取图像，然后找到图形的中心位置。以下是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("example.jpg");

    // 转换为灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化图像
    Mat binary;
    threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 计算中心坐标
    Moments moment = moments(contours[0]);
    Point center(moment.m10 / moment.m00, moment.m01 / moment.m00);
    cout << "Center: (" << center.x << ", " << center.y << ")" << endl;

    // 在图像上绘制中心点
    circle(image, center, 5, Scalar(0, 0, 255), -1);

    // 显示图像
    imshow("Image", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个示例代码中，我们首先读取了一张图像，然后将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。接着，我们使用 `findContours` 函数查找图像中的轮廓。由于我们只有一个轮廓，所以直接使用 `contours[0]` 访问它。然后，我们使用 `moments` 函数计算轮廓的矩，从而得到中心坐标。最后，在图像上绘制中心点，将其显示出来。

注意，这个示例代码只能处理单个轮廓的情况。如果你的图像中有多个轮廓，你需要修改代码来处理这种情况。