Python 使用OpenCV检查图像是否都是白色像素

我正在使用OpenCV（Python）编写一个脚本，将图像分割成不同的部分，以便稍后在每个部分上运行OCR。我已经得到了将源图像分割成我需要的所有框的脚本，但它也附带了一些纯白色图像

我很好奇是否有办法用OpenCV检查图像是否只有白色像素。我对这个图书馆很陌生，所以关于这个的任何信息都会很有帮助

谢谢

方法#1:

计算图像的平均值。如果它等于

255

，则图像由所有白色像素组成

if np.mean(image) == 255:
    print('All white')
else:
    print('Not all white')

方法#2:

您可以使用

cv2.countNonZero

对非零（白色）数组元素进行计数。其思想是获得一个二值图像，然后检查白色像素的数量是否等于图像的面积。如果匹配，则整个图像由所有白色像素组成。下面是一个最起码的例子：

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输入图像#1（由于背景为白色，因此不可见）：

全白

输入图像#2

不是全白的

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计算所有像素的平均值，如果是255，则为全白。仅发布不可见图像即可获得我的投票：-）不幸的是，您关于

cv2.threshold的实现是错误的。设置一个全灰色图像（任意值>0），您将始终得到
True
，这是由于这里使用了大津。正确的实现应该是
cv2.threshold（gray，254，255，cv2.THRESH_BINARY）[1]
，这也要快得多（甚至比
np.mean
或
np.all
还要快）！此外，大津大学将
cv2.threshold
限制为单通道图像，就像
cv2.countNonZero
一样。因此，摆脱大津并切换到
np.count\u nonzero
将允许这种方法也适用于多通道图像。另外一个补充：不幸的是，
np.count\u nonzero
比
cv2.countNonZero
慢得多。因此，对于多通道图像支持来说，可能对
cv2.countNonZero
调用的列表理解更快。@HansHirse有趣，我不知道这一点。谢谢你指出这一点
import cv2
import numpy as np

def all_white_pixels(image):
    '''Returns True if all white pixels or False if not all white'''
    H, W = image.shape[:2]
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

    pixels = cv2.countNonZero(thresh)
    return True if pixels == (H * W) else False

if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('1.png')
    if all_white_pixels(image):
        print('All white')
    else:
        print('Not all white')
    cv2.imshow('image', image)
    cv2.waitKey()