是否有用于像素邻域探测的Python（np/cv2/等）函数？

我有一些二值图像，我们想从中提取线的数据，它们的坐标和宽度，以便进一步分类

我试过cv2.Canny，但它的质量很差，不能满足我的需要，所以我需要更多的手动，一步一步解决每一个像素

导入cv2
将numpy作为np导入
path='../img/1.jpg'
img=cv2.imread（路径）
灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR\U BGR2GRAY）
模糊=cv2.高斯模糊（灰色，（3,3,0）
扩张=cv2.扩张（模糊，np.ones（（3，3），np.uint8），迭代次数=3）
threshold=cv2.threshold（放大，128255，cv2.THRESH\u二进制）
_，阈值=阈值
canny=cv2.canny（阈值128255）
轮廓，层次=cv2.findContours(
canny，cv2.RETR_树，cv2.CHAIN_约无）
dc=cv2.等高线图（img，等高线，-1，（0，255，0），1）
cv2.imshow（“精明”，精明）
cv2.imshow（“dc”，dc）
尽管如此：
key=cv2.waitKey（）
q=113
esc=27
如果键==q或键==esc：
打破

我想找到更精确的方法来寻找等高线坐标并对其进行分类

测线器

意念

精明是坏的

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source

您能提出一个更直接的问题吗？您能提供一个未经编辑的源图像，以便其他人可以试用您的代码吗？@StephenMeschke sure您能提供更多关于您目标的详细信息吗？你的问题模棱两可，很难解释，所以我为什么要寻求帮助，并画一些图片