Python 检查来自两个不同图像的像素重叠

我有一张红色和蓝色的彩色照片。我分离了蓝色和红色信号，并从中创建了黑白图像，如下所示： 第一图像和第二图像

现在，我想看看，如果第二幅图像中的白点重叠在第一幅图像中的扭曲线的顶部

我的做法如下：

首先检测第二幅图像中白点的中心坐标。避免大的白色集群。我只关心在第一张图片中与曲线相同的白点

然后使用下面的MATLAB代码查看白点是否位于第一幅图像的扭曲线的顶部

代码由@

val=0；%要匹配的值
计数=0
N=50；%邻域半径
%生成二维坐标网格
[x，y]=meshgrid（1:size（img，2），1:size（img，1））；
%对于要检查的每个坐标。。。
对于kk=1：尺寸（坐标，1）
a=坐标（kk，1）；b=坐标（kk，2）；%获取像素位置
mask=（x-a）。^2+（y-b）。^2这似乎很有效：

pos = rp.WeightedCentroid; %all positions
for ct = size(pos,1):-1:1  %check them backwards
d = sum((pos-pos(ct,:)).^2); %distance to all other points (kd-trees could be used for speedup)
if min(d)<50^2,pos(ct,:)=[];end  %remove if any point is too close

pos=rp.WeightedCentroid；%所有位置
对于ct=尺寸（位置1）：-1:1%向后检查
d=总和（（位置，ct:）.^2）；%到所有其他点的距离（kd树可用于加速）
如果min（d）这似乎很有效：

pos = rp.WeightedCentroid; %all positions
for ct = size(pos,1):-1:1  %check them backwards
d = sum((pos-pos(ct,:)).^2); %distance to all other points (kd-trees could be used for speedup)
if min(d)<50^2,pos(ct,:)=[];end  %remove if any point is too close

pos=rp.WeightedCentroid；%所有位置
对于ct=尺寸（位置1）：-1:1%向后检查
d=总和（（位置，ct:）.^2）；%到所有其他点的距离（kd树可用于加速）
如果min（d）@rayryeng我发现你的解决方案非常相似。也许你也可以解释一下这个问题？独立回答这个问题：我希望你是在HSV空间中用颜色来分隔的，RGB不好，嗯，我实际上是用RGB做的。为什么这是一个坏的选择？取决于你的数据，但问题是RGB是非常非线性的。“棕色”在RGB中可以有非常广泛的值。除非您的图像非常具体，否则RGB不会正确分割“黄色”的内容。相反，HSV在色彩方面做得很好-segmentation@rayryeng我发现你的解决方案非常相似。也许你也可以解释一下这个问题？独立回答这个问题：我希望你是在HSV空间中用颜色来分隔的，RGB不好，嗯，我实际上是用RGB做的。为什么这是一个坏的选择？取决于你的数据，但问题是RGB是非常非线性的。“棕色”在RGB中可以有非常广泛的值。除非您的图像非常具体，否则RGB不会正确分割“黄色”的内容。相反，HSV在颜色分割方面做得很好