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我这样做的方法是在所有方向上找到第一个非零像素。
我的功能是这样的,但它只适用于 Y 轴。如何设法通过 X 轴?
def first_non_zero(img):
width = img.shape[1]
height = img.shape[0]
idx = 0
result = 0
for j in range(0, height):
idx = np.argmax(img[j])
if idx > 0:
result = j
break
return result
最佳答案
我会简单地使用 numpy.nonzero
然后找到每个轴的最小值和最大值。
脚本:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('blob_in_the_middle.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
positions = np.nonzero(img)
top = positions[0].min()
bottom = positions[0].max()
left = positions[1].min()
right = positions[1].max()
output = cv2.rectangle(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
, (left, top), (right, bottom), (0,255,0), 1)
cv2.imwrite('blob_with_bounds.png', output)
示例输入:
示例输出:
关于python - 在图像中查找第一个非零值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53401617/
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