Python 如何识别图像中具有相似强度的邻近像素？

我有一个图像，如下所示，我已经为该图像创建了遮罩（红点由遮罩生成）。遮罩中的点应该理想地覆盖图像上的整个黑点，但由于每个黑点只有一个坐标，因此生成的图像看起来如下所示

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如何识别周围的像素（灰色和浅黑色）并对其进行标记？是否有任何方法可以查找并实现。

如果我理解正确，您希望将周围的所有灰色和黑色像素转换为红色。如果是这样的话，这里有一个方法使用。其思想是加载图像，转换为，然后获得一个单通道二进制图像。这将为我们提供一个遮罩，我们可以使用它将遮罩上有白色像素的像素涂成红色。结果如下：

二元掩模

结果

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你基本上是想用洪水填满邻近的灰色区域，也许吧？

import cv2
import numpy as np

# Load image, grayscale, Otsu's threshold
image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# Color pixels red where there are white pixels on the mask
image[np.where(thresh==255)] = [0,0,255]

# Display
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()