python - 使用 opencv、numpy 和 python 搜索图像中的像素

Question

我已经能够读取图像，然后使用工作正常的坐标位置读取特定像素(pixel = img[801,600])。

我的下一步是迭代每个像素并尝试使用像素数据找到位置(在本例中为 [801,600])。

我通过“img”的迭代无法找到像素。我将不胜感激任何帮助或指导。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('one.jpg')

pixel = img[801,600]

print (pixel) # pixel value i am searching for

for i in img:
    for x in i:
        if x.sort == pixel.sort:
            print ("SUCCESS")

Answer 1

内置的enumerate迭代函数将为您提供帮助。它将提供一个迭代索引，在您的情况下，将提供一个像素索引:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('one.jpg')

pixel = img[801,600]
print (pixel) # pixel value i am searching for

def search_for():
    for iidx, i in enumerate(img):
        for xidx, x in enumerate(i):
            if (x == pixel).all():
                print (f"SUCCESS - [{iidx} {xidx}]")

if __name__ == "__main__":
    print("Search using for loops...")
    search_for()

话虽如此，Python 中的 for 循环速度很慢，并且代码需要一段时间才能在适当大的图像上运行。相反，首选使用 np.array 方法，因为它们针对此类应用程序进行了优化:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('one.jpg')

pixel = img[801,600]
print (pixel) # pixel value i am searching for

def search_array():
    # create an image of just the pixel, having the same size of 
    pixel_tile = np.tile(pixel, (*img.shape[:2], 1))
    # absolute difference of the two images
    diff = np.sum(np.abs(img - pixel_tile), axis=2)
    # print indices
    print("\n".join([f"SUCCESS - {idx}" for idx in np.argwhere(diff == 0)]))


if __name__ == "__main__":
    print("Search using numpy methods...")
    search_array()