python - 使用python查找图像中黑色/灰色像素的所有坐标

Question

我正在尝试找到一种方法来读取任何 .png、.jpg 或 .tiff，并返回坐标该图像中的所有黑色或灰色像素。

我正在考虑有一个特定的阈值灰色，并写出比它更暗的每个像素的坐标。但是，我不确定如何管理读取图像的方面。我的目标是让我的结果成为图像中所有黑色像素的列表，如下所示:

[x 坐标，y 坐标，黑色]

我研究过使用 cv.imread 来读出像素的坐标，但据我所知，它的工作方式与我想要的完全相反 -它以坐标作为参数，并返回 RGB 值。有没有人知道使这项工作有效的技巧/方法？

对于任何有类似问题的人，我使用下面的答案解决了这个问题，然后我使用 np.ndarray.tolist() 将 numpy 数组变成了一个列表。此外，由于我只得到了结果的截断版本，我使用了:

导入系统

np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

现在很容易使用索引打印列表中的任何元素。

Answer 1

您可以使用 np.column_stack() + np.where() .这个想法是将图像转换为灰度，然后找到低于某个阈值的所有像素的坐标。注意在灰度中，图像有一个像素值 [0 ... 255]

的 channel

---

将此输入图像与 threshold_level = 20 一起使用

我们将低于此阈值水平的所有像素着色为蓝色

所有像素坐标都可以使用 np.where() 从掩码中确定，并使用 np.column_stack() 堆叠成 (x, y) 格式。这里是所有低于阈值的像素坐标

coords = np.column_stack(np.where(gray < threshold_level))

[[ 88 378]
 [ 89 378]
 [ 90 378]
 ...
 [474 479]
 [474 480]
 [474 481]]

threshold_level = 50:

[[ 21 375]
 [ 22 375]
 [ 23 376]
 ...
 [474 681]
 [474 682]
 [474 683]]

代码

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Set threshold level
threshold_level = 50

# Find coordinates of all pixels below threshold
coords = np.column_stack(np.where(gray < threshold_level))

print(coords)

# Create mask of all pixels lower than threshold level
mask = gray < threshold_level

# Color the pixels in the mask
image[mask] = (204, 119, 0)

cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

使用您的输入图像和 threshold_level = 10

[[  59  857]
 [  59  858]
 [  59  859]
 ...
 [1557  859]
 [1557  860]
 [1557  861]]