如何将所有白色像素的坐标添加到数组中？OpenCV Python

在OpenCV Python中，可以使用以下步骤将所有白色像素的坐标添加到数组中：

导入必要的库和模块：

import cv2
import numpy as np

读取图像并将其转换为灰度图像：

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

阈值化图像，将白色像素转换为纯白色：

_, threshold_image = cv2.threshold(gray_image, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)

查找白色像素的坐标：

white_pixels = np.where(threshold_image == 255)

将白色像素的坐标添加到数组中：

white_pixels_coordinates = np.column_stack((white_pixels[1], white_pixels[0]))

最终，white_pixels_coordinates将包含所有白色像素的坐标。你可以根据需要进一步处理或使用这些坐标。

这里推荐的腾讯云相关产品是腾讯云图像处理（Image Processing）服务。该服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像识别、图像增强、图像分割等。你可以使用腾讯云图像处理服务来处理图像，并在云端进行高效的图像处理操作。

腾讯云图像处理产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ti

相关·内容

十一.灰度直方图概念及OpenCV绘制直方图

灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。...绘制直方图 1.基础概念在直方图中，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标表示具有该灰度级的像素个数。...假设存在一个3*3的图像，如下图所示，x数组统计的是像素点的灰度级，y数组统计的是具有该灰度级的像素个数。...---- 2.归一化直方图该直方图的横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标表示出现这个灰度级的概率。...直方图横坐标：图像中各个像素点的灰度级直方图纵坐标：具有该灰度级的像素个数主要调用函数calcHist()实现： hist = cv2.calcHist(images, channels, mask

2K2 0

【OpenCV】入门教学了解图像处理的基本原理

本文是基于哔哩哔哩OpenCV入门课程的内容加上我个人的理解而来。本篇文章的主要内容：阅读本篇文章，你需要具备python的基本语法的学习。...np.zeros函数 np.zeros([300,300,3],dtype=np.uint8) 创建一个300*300像素的黑色画布，并初始化所有像素值为0（也就是黑色）。...np.zeros：NumPy库中的一个函数，用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。 [300,300,3]：这是数组的形状。...函数返回一个包含检测到的角点的数组，每个角点由其坐标(x, y)表示。 9. 模板匹配模板匹配我们会用到扑克那张图片，来匹配扑克中的菱形。...函数 np.where(match >= 0.9) 是 NumPy 库中的一个函数调用，用于根据条件 match >= 0.9 查找数组 match 中满足条件的元素的索引 match：这是一个二维数组

1281 0

使用Python给图片添加水印

让我们显示numpy数组以查看差异。每个数组内的值表示每个像素的颜色。例如，在PNG文件中，[255,255,255,255]表示白色但完全不透明。...而在JPG文件中，[255,255,255]表示白色的像素。...我们可以通过将图像上所有白色像素的alpha通道设置为0（透明）来“删除”白色背景。...为了找到所有白色的像素，可以创建一个掩码，其中白色像素=True，否则为False。下面的代码检查图像的每个像素的所有R、G和B值是否等于255。...这一步有效地将所有白色像素变为完全透明。图5 可以使用PIL库的Image.fromarray()方法将NumPy数组转换回图像文件。

2.3K3 0

OpenCV 入门之旅

，包括 Windows、Linux 和 MacOS OpenCV Python 只不过是与 Python 一起使用的原始 C++ 库的包装类，所有 OpenCV 数组结构都会被转换为 NumPy 数组...NumPy ndarray 的行和列值，这是带有人脸矩形坐标的数组第 3 步：使用矩形人脸框显示图像首先，我们创建一个 CascadeClassifier 对象来提取人脸的特征，参数就是包含面部特征的...我们来增加延迟我们增加了3秒钟的延迟，网络摄像头将开启 3 秒钟添加一个窗口来显示视频输出在这里，我们定义了一个 NumPy 数组，我们用它来表示视频捕获的第一张图像——存储在帧数组中我们还有一个...如果差异大于 30，它会将这些像素转换为白色之后我们使用 findContours 函数来定义图像的轮廓区域就像前面说的，contourArea 函数可去除噪声和阴影。...为简单起见，将只保留那部分为白色，其面积大于我们为此定义的 1000 像素帧每 1 毫秒更改一次，当用户输入“q”时，循环中断并关闭窗口最后计算对象在相机前的时间我们使用 DataFrame

2K1 1

Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：1~5

在安装过程中，为所有用户选择将 CMake 添加到系统PATH或为当前用户选择将 CMake 添加到系统PATH。在这个阶段，我们已经为我们的 OpenCV 自定义构建设置了依赖关系和构建环境。...OpenCV Python 模块位于C:\Python37\Lib\site-packages\cv2.pyd之类的路径中。 Python 将在此处找到它，因此您无需将其添加到Path中。...数组的三个维度可以在以下笛卡尔坐标系中显示：例如，在左上角具有白色像素的 8 位灰度图像中，image[0, 0]为255。...假设您要操作 BGR 图像中坐标(0, 0)处的像素并将其变成白色像素： import cv2 img = cv2.imread('MyPic.png') img[0, 0] = [255, 255,...现在，让我们利用numpy.array的功能在数组上执行转换，比使用普通的 Python 列表要快得多。假设您要更改特定像素的蓝色值，例如坐标(150, 120)处的像素。

4.2K2 0

图片转字符画

运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime Text 一、实验原理字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色...最终显示的是黑白色的字符画，那么彩色的图片怎么转换成黑白的呢？这里就需要了解灰度值的概念了。灰度值：指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。...openCV OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。...使用下面命令安装： pip install opencv-python 三、实现此处以BadApple中的一帧作为原图： ?...for w in range(im.size[0]): # 图片像素横坐标 text += get_char_from_pixel(*im.getpixel((

2.6K2 0

详解图像滤波原理及实现！

卷积核数字图像是一个二维的数组，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核在图像上滑动，将图像点上的像素值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素点的像素值，并最终滑动完所有图像的过程...两种常见噪声函数介绍：python中的skimage图像处理模块，该函数可以方便的为图像添加各种类型的噪声。...建立一个数组作为积分图像，其宽度和高度与原图像相等.，然后对这个数组赋值，每个点存储的是原图像中该点左上角的所有像素值之和。...根据二维高斯分布公式，其中为卷积核内任一点的坐标，为卷积核中心点的坐标，通常为；σ是标准差。例如：要产生一个3×3的高斯滤波器模板，以模板的中心位置为坐标原点。模板中各个位置的坐标，如下图所示。...这时，高斯分布的函数可以改为：然后，将各个位置的坐标带入到高斯函数中，得到的值就是模板的系数。通常模板有两种形式：小数形式和整数形式。小数形式：模板的每个系数除以所有系数的和。

4.6K1 0

Python OpenCV 计算机视觉：1~5

运行安装程序时，选择将 CMake 添加到所有用户的系统路径或将 CMake 添加到当前用户的系统路径。...例如，在左上角具有白色像素的 8 位灰度图像中，image[0, 0]为255。对于左上角带有蓝色像素的 24 位 BGR 图像，image[0, 0]为[255, 0, 0]。...addWeighted()的参数（按顺序）是第一个源数组，一个权重应用于第一个源数组，第二个源数组，应用于第二个源数组的权重，添加到结果中的常量以及一个目标数组。...(x, y)对数组，而不是两个单独的坐标数组，这可能是指定控制点更容易理解的方式。...相反，无论输入数组中的哪个元素是false，where()函数的第三个参数都将分配给输出数组中的相应元素。当像素的有效视差值与中位数视差值相差 12 或更多时，我们的实现会将像素视为离群值。

2.7K2 0

Python系列之二——图说OpenCv

opencv的强大无须质疑，前段时间一直在用c++，总感觉怪怪的，就想着换个语言试试看，这不，小詹同学开始尝试Python啦~ 上期在windows系统上搭建好python...和opencv环境后，这期简单操作下opencv中的基本图像处理，Let‘s go~ 一、图像的读取和显示 opencv中的imread、imwrite、imshow等函数是个老生常谈的问题了...二、图像类型的检测图片是由像素组成的，我们可以先检验下读入的图片数据是什么类型数据，长什么样？...图片宽度（图片像素列数）为w，选取任意行(这里选第r行)那么图中对称两个点A1、A2,其中A1点坐标（r,w1），注意到数组都是从0开始。...= cols * 3 4new_image = np.zeros(shape=(new_rows, new_cols, 3), dtype=np.uint8) #生成新图的数组 5#复制原图的每一个像素

8275 0

ArUco与OpenCV

标记中白色部分为唯一标识的二进制编码。生成标记通过为每个码生成唯一标记，可以获取到更丰富的信息。在OpenCV中有25个预定义的标记字典。...字典中的所有标记都包含相同数量的块或位（4×4、5×5、6×6 或 7×7），并且每个字典包含固定数量的标记（50、100、250 或 1000）。...在上面的示例中，它将生成一个具有 200×200 像素的图像。第四个参数表示将存储生成的标记的对象（上面的标记图像）。第五个参数是厚度参数，它决定了应该将多少块作为边界添加到生成的二进制模式中。...在C++中，这4个检测到的角点被存储为点的向量，并且图像中的多个标记一起存储在点的向量向量中。在Python中，它们被存储为数组的Numpy数组。 ...在打印、剪切和放置场景中的标记时，重要的是在标记的黑色边界周围保留一些白色边框，以便可以轻松检测到它们。

1.2K1 0

医学图像处理与深度学习入门

图像处理基础（python）当前，图像处理工具可谓层出不穷，其中，OpenCV(OpenCV library) 因为其强大的社区支持，以及广泛的可用性，在c++, java python等等编程语言中皆可使用...安装OpenCV： pip install opencv-python 或者直接从http://opencv.org中下载并安装。...然后我们计算三维NumPy数组的总和，它们等于（切片中像素行的数量）x（切片中像素列的数量）x（切片的数量）沿着x，y和z笛卡尔坐标轴。...我们将数组维存储在ConstPixelDims中，并将间距存储在ConstPixelSpacing [1]中。...（CT值），它是相应体素中所有衰减值的平均值。

1.7K3 0

基于OpenCV的特定区域提取

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让我们开始吧。第一步是检测我们要提取的片段的边缘。这是一个多步骤过程，如下所述： 1....使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。...我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。

2.9K3 0

总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...本练习的目标图像包含四个大脑图从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让我们开始吧。第一步是检测我们要提取的片段的边缘。...使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。...我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。...用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者）然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ?

4.2K2 0

Python3+OpenCV3图像处理（三）—— Numpy数组操作图片

参考链接： Python中的numpy.pv 一.改变图片每个像素点每个通道的灰度值（一）代码如下： #遍历访问图片每个像素点，并修改相应的RGB import cv2 as cv def access_pixels...坐标是从左上角开始 2.每个通道对应一个灰度值。灰度值概念：把白色与黑色之间按对数关系分成若干级，称为“灰度等级”。范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。...，下面代码运用opencv自带的库函数可以使运行时间大大减少。 ...所有通道数值组合示意图如下：补注：单通道：此通道上值为0－255。（255为白色，0是黑色）只能表示灰度，不能表示彩色。...，该函数使所有像素点的通道的灰度值为1 img = img * 127 #使每个像素点单通道的灰度值变为127 cv.imshow("new_image",img) creat_image

5893 0

Python 数据科学入门教程：OpenCV

我们将在这里展示几个使用它的例子。 Numpy 被用于“数值和 Python”的所有东西。我们主要利用 Numpy 的数组功能。...视频中的每个图片和帧都会像这样分解为像素，并且像边缘检测一样，我们可以推断，边缘是基于白色与黑色像素对比的地方。...然后，如果我们想看到标记边缘的原始图像，我们记录下白色像素的所有坐标位置，然后在原始图像或视频上标记这些位置。到本教程结束时，你将能够完成上述所有操作，并且能够训练你的机器识别你想要的任何对象。...我们将在下一个教程中介绍更多的阈值，所以请继续关注具体内容，但基本上它的工作方式是根据阈值将所有像素转换为黑色或白色。...它的工作方式是使用滑块（核）。我们让滑块滑动，如果所有的像素是白色的，那么我们得到白色，否则是黑色。这可能有助于消除一些白色噪音。

1.4K1 0

python 基于opencv 绘制图像轮廓

这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例，帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像，感兴趣的朋友可以了解下图像轮廓概念轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形...注意：寻找轮廓是针对白色物体的，一定要保证物体是白色，而背景是黑色，不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。...参数3：轮廓的近似方法。比如对于一条直线，我们可以存储该直线的所有像素点，也可以只存储起点和终点。使用cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE就表示用尽可能少的像素点表示轮廓。...函数有2个返回值，hierarchy是轮廓间的层级关系，这个不用理会。我们主要看contours，它就是找到的轮廓了，以链表形式存储，记录了每条轮廓的所有像素点的坐标(x,y)。 ?...以上就是python 基于opencv 绘制图像轮廓的详细内容

2K1 1

Opencv - Contours 属性及操作 Python API

中， cv2.findContours 类似于从黑色背景中寻找白色物体，因此，二值图中待寻找的物体应为白色，背景应为黑色示例 - 寻找二值图的轮廓 import numpy as np import...，python列表的形式保存....每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组....示例 - 画出轮廓 img = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3) # 画出Image中的所有轮廓 img = cv2.drawContours...area = cv2.contourArea(cnt) equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi) 13.Mask and Pixel Points 物体的所有像素点

3.2K7 0

【计算机视觉处理二】图像的基础知识

用0表示0（黑色），用255表示1（白色）。如果要表示彩色图像就更加复杂了，下面是一直图片的RGB图像： ? 所谓的RGB图像就是一张像素由三个值来表示的图片。...2、OpenCV中的图像在上面说到的对不同图像的理解在OpenCV中是一样适用的。在OpenCV中，图像以ndarray类型存储。...ndarray是numpy中的数组，它具有多个维度，它可以表示图像的完整信息。包括图片的宽高、像素的值等。我们可以尝试看看下面这张图片的ndarray数组： ?...5、获取像素值获取像素值同样需要先读取图像，然后我们可以通过下面的方式来访问指定位置的像素： im[y][x] 其中im是我们的图片对象。x、y对应坐标中的x、y。...因为在OpenCV中，图像默认表示为GBR模式，而上面我们获取的应该是绿色的值。

1.2K3 0

八.图像腐蚀与图像膨胀

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、...本篇文章将讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法，基础知识，希望对您有所帮助。...该系列在github所有源代码： https://github.com/eastmountyxz/ ImageProcessing-Python ---- 一....其主要包括两个输入对象：二值图像卷积核卷积核是腐蚀中的关键数组，采用numpy库可以生成。...Python中的图像处理[M].

7832 0

opencv-python介绍和商业应用

简单介绍 OpenCV 是一个图像和视频处理库，具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。...在边缘检测的情况下，黑色对应于像素值（0，0，0），白线对应于（255，255，255）。视频中的每个图片和帧都分解成这样的像素，我们可以推断出，就像边缘检测一样，边缘是基于白色像素与黑色像素的比较。...然后，如果我们想看到带有标记边缘的原始图像，我们会记下白色像素的所有坐标位置，然后在原始源源图像或视频上标记这些位置。您将能够完成上述所有操作，并能够训练您的机器识别所需的任何对象。...完成修改后，您可以保存，如下所示：cv2.imwrite('watchgray.png',img)使用OpenCV的真实世界项目和工具让我们来看看一些现实世界中OpenCV的例子，这些例子被用来让你了解这个令人难以置信的工具可以用来的不同应用...计算机视觉可以计算出图像中显示的产品，并自动构建标题和描述，并处理运营在线零售商所需的所有后端管理。

8454 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云