cv2怎么获取红色像素点的坐标

在OpenCV (cv2) 中，你可以使用`cv2.inRange()`函数来创建一个二值图像，区分出特定的颜色，比如红色。然后，可以结合`cv2.findContours()`和`cv2.boundingRect()`来找到这些红色区域的轮廓，并从轮廓中提取出每个红色像素点的坐标。

以下是一个简单的步骤：

1. **读取和转换图像**:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 使用BGR颜色空间，因为OpenCV默认是这种格式
lower_red = np.array([0, 0, 100])  # 设置红色的下限（例如，红色可能在HSV中的B通道较强）
upper_red = np.array([10, 255, 255])  # 设置红色的上限

mask = cv2.inRange(img, lower_red, upper_red)

2. **查找轮廓**:

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3. **获取轮廓内的像素坐标**:

red_points = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    red_pixels = img[y:y+h, x:x+w]
    # 可能需要进一步处理红色像素点，如使用numpy非零索引找出具体坐标
    red_pixel_coords = np.column_stack(np.where(red_pixels.any(axis=0)))  # 获取行和列坐标
    red_points.extend(red_pixel_coords)