使用Pillow定位圆形图像的中心交点：边缘检测与坐标计算

本篇文章主要介绍了如何使用Python的Pillow库在图像处理中寻找圆形或椭圆形图像中的中间点。作者首先强调了处理的对象可以是圆形或椭圆形，因为具体形状并不影响核心算法。文章的解决方案分为以下几个步骤： 1. 准备工作：获取图片数据 - 使用`os.listdir`函数从指定文件夹中列出所有.bmp格式的图片，并将它们存储在一个列表中。 - 对于每张图片，通过`Image.open`打开图片，并获取其宽度（width）和高度（height），这些信息将用于后续的图像扫描。 2. 圆形边缘点的查找： - 定义了三个函数：`searchLeft`, `searchRight`, 和 `searchTop`，分别用于查找圆的最左边、最右边和最上边的边缘点。 - 在这些函数中，通过嵌套循环遍历图片的像素，当遇到非白色（白色像素值为(255, 255, 255)）的点时，认为已经找到了边缘，并返回对应的x或y坐标。 - 对于椭圆形状，由于可能的宽高比问题，`searchRight`函数会从右向左扫描，避免直接重复`searchTop`的功能。 3. 识别圆心位置： - 通过查找左右边界点和上边界点，确定了圆或椭圆的一条对角线。交叉点即为圆心所在的位置，因为在直角坐标系中，对角线的交点是中点。 - 由于圆心在两条直径线上，可以通过这两个边缘点计算出圆心的x和y坐标，如使用中点公式（对于对角线AB，圆心C位于A和B的中点，即C=(A_x + B_x)/2, C_y = (A_y + B_y)/2）。 4. 更新或标记圆心： - 找到圆心后，可以根据需求更改圆心附近的颜色，或者进行其他后续处理，例如在图像上标注圆心位置等。 5. 可扩展性： - 文档提到的代码片段仅针对一个图像，如果需要处理多个图像，可以在for循环外部再嵌套一个循环，对每张图片执行同样的圆心查找操作。 这篇文章的核心知识点是利用Pillow库在图像处理中定位圆心，通过像素比较和边缘检测技术，结合几何原理，找出图像中圆形或椭圆形的中心点。这对于图像分析、计算机视觉以及基础图形处理任务都有实用价值。