Python 基于非像素颜色的坐标定位

我试图在图像中获得特定的坐标。我在图像中的几个位置标记了一个红点，以指定我想要获得的坐标。在GIMP中，我使用了我能找到的最纯粹的红色（HTML表示法ff000）。我的想法是，我将在图像中迭代，直到我找到一个纯红色阴影，然后打印出坐标。我正在使用python和opencv来实现这一点，但我找不到任何好的教程（我能找到的最好的教程是，但不是很清楚……至少对我来说是这样）。下面是我正在处理的图像的一个示例。 我只是想知道如何找到红点像素的坐标

编辑（添加代码）：

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我不知道从这里该怎么办。我已经尝试过一些代码，比如如果px==[x，y，z]寻找颜色检测，但这不起作用。

你可以用PIL和numpy来实现这一点。我相信cv2也有类似的实现

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('image.png')

width, height = img.size[:2]
px = np.array(img)

for i in range(height):
   for j in range(width):
      if(px[i,j,0] == 255 & px[i,j,1] == 0 & px[i,j,2] == 0):
          print(i,j,px[i,j])

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这不适用于您提供的图像，因为没有精确为（255,0,0）的像素。当压缩到.jpg时，可能有些东西发生了变化，或者你没有像你想象的那样将它们变成红色。也许您可以尝试在GIMP中关闭抗锯齿。

您可以通过以下方式使用cv2：

image = cv2.imread('image.jpg')
lower_red = np.array([0,0,220])  # BGR-code of your lowest red
upper_red = np.array([10,10,255])   # BGR-code of your highest red 
mask = cv2.inRange(image, lower_red, upper_red)  
#get all non zero values
coord=cv2.findNonZero(mask)

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你试过代码了吗？如果是，请将其发布到使用opencv搜索斑点检测或使用opencv进行颜色分割。如果只是红色，请尝试从opencv搜索范围，然后查找非零值……我决定检查您的像素颜色可能已关闭的理论。我打印出了其中一个点周围的所有像素（WID300-400Len:100-200）。结果显示，右边没有值是纯红色。对于像素颜色[r，g，b]的所有输出，没有值超过50。考虑到红色的值可能不是255，但红色斑点上的值仍应高于50，这很奇怪。有什么想法吗？

#获取所有非零值coord=cv2.findNonZero（mask）

这一点很正确！非常感谢。

image = cv2.imread('image.jpg')
lower_red = np.array([0,0,220])  # BGR-code of your lowest red
upper_red = np.array([10,10,255])   # BGR-code of your highest red 
mask = cv2.inRange(image, lower_red, upper_red)  
#get all non zero values
coord=cv2.findNonZero(mask)