Python 如何将所有白色像素的坐标附加到数组中？人脸检测原理及示例

如何将图片中白色像素的坐标附加到数组中？我想把两条白线分成两个不同的阵列，然后计算两条线之间的最大和最小距离。我对OpenCV和Python非常陌生，因此非常感谢您提供的任何帮助或代码示例

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下面的代码中所做的是，我们使用递归获得所有相邻的白色，从而覆盖整个“行”。递归很容易，我们只需要得到相邻的单元格，维护一个检查数组，工作就完成了

接下来，我们需要将它们放在两个单独的数组中。为此，我们遍历图像，如果第一个数组的长度为0，则将其传递给递归函数，即未向其添加任何内容，否则将传递第二个数组

对不起，代码还没有经过测试。此外，这还涉及递归等概念，也有点棘手。如果有任何错误或您无法理解任何部分，请在评论中通知我。我会尽快给你回电话。谢谢

结果坐标存储在arr1和arr2中

## let image_arr be your 2d image array

check_arr = numpy.zeros(shape=(rows,cols))
arr1 = []
arr2 = []

def get_neighbour_whites(x,y,arr):
    def get_adjacent_cells( self, x_coord, y_coord ):
       result = set()
        for k,l in [(x_coord+i,y_coord+j) for i in (-1,0,1) for j in (-1,0,1) if i != 0 or j != 0]:
           if k>=0 and k<rows and l>=0 and l<cols:
                result.add((k,l))
         return result

    check_arr[x,y] = 1
    arr.append((x,y))
    adj_cells = get_adjacent_cells(x,y)

    for i,j in adj_cells:
        if image_arr[i,j]==255 and not check_arr[i,j]:
            get_neighbour_whites(i,j,arr)

for x in xrange(rows):
    for y in xrange(cols):
        if image_arr[x,y] == 255 and not check_arr[x,y]:
            get_neighbour_whites(x,y,arr1 if len(arr1)==0 else arr2)

##让图像成为您的二维图像阵列
检查\u arr=numpy.zeros（形状=（行，列））
arr1=[]
arr2=[]
def get_Neighbor_White（x、y、arr）：
def get_相邻_单元（自身、x_坐标、y_坐标）：
结果=集合（）
对于k，l in[（x_coord+i，y_coord+j）对于i in（-1,0,1）对于j in（-1,0,1），如果i！=0或j！=0]：
如果k>=0，k=0，l下面的代码中所做的是，我们使用递归得到所有相邻的白色，从而覆盖整个“行”。递归很容易，我们只需要得到相邻的单元格，维护一个检查数组，工作就完成了

接下来，我们需要将它们放在两个单独的数组中。为此，我们遍历图像，如果第一个数组的长度为0，则将其传递给递归函数，即未向其添加任何内容，否则将传递第二个数组

对不起，代码还没有经过测试。此外，这还涉及递归等概念，也有点棘手。如果有任何错误或您无法理解任何部分，请在评论中通知我。我会尽快给你回电话。谢谢

结果坐标存储在arr1和arr2中

## let image_arr be your 2d image array

check_arr = numpy.zeros(shape=(rows,cols))
arr1 = []
arr2 = []

def get_neighbour_whites(x,y,arr):
    def get_adjacent_cells( self, x_coord, y_coord ):
       result = set()
        for k,l in [(x_coord+i,y_coord+j) for i in (-1,0,1) for j in (-1,0,1) if i != 0 or j != 0]:
           if k>=0 and k<rows and l>=0 and l<cols:
                result.add((k,l))
         return result

    check_arr[x,y] = 1
    arr.append((x,y))
    adj_cells = get_adjacent_cells(x,y)

    for i,j in adj_cells:
        if image_arr[i,j]==255 and not check_arr[i,j]:
            get_neighbour_whites(i,j,arr)

for x in xrange(rows):
    for y in xrange(cols):
        if image_arr[x,y] == 255 and not check_arr[x,y]:
            get_neighbour_whites(x,y,arr1 if len(arr1)==0 else arr2)

##让图像成为您的二维图像阵列
检查\u arr=numpy.zeros（形状=（行，列））
arr1=[]
arr2=[]
def get_Neighbor_White（x、y、arr）：
def get_相邻_单元（自身、x_坐标、y_坐标）：
结果=集合（）
对于k，l in[（x_coord+i，y_coord+j）对于i in（-1,0,1）对于j in（-1,0,1），如果i！=0或j！=0]：
如果k>=0和k=0，并且对响应进行了验证，这非常有用！几乎可以工作了，但是看起来两行的所有白点都存储在array2中，而array1中只有一个点，你知道为什么吗？还有一个关于您的代码的问题，当您在（-1,0,1）
中有i的
时，为什么
（-1,0,1）
？为什么
检查arr[x，y]
等于
1
？感谢您的帮助，非常感谢：）您的欢迎。。检查_arr[x，y]=1表示我们已经访问了它，因此不需要再次访问它。这是为了防止无限递归。（-1,0,1）用于相邻点。查看此线程了解更多信息，因为图像不是二进制的。当我把它放在电脑上时，它给出了以下颜色值[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，242，243，244，245，246，247，248，249，250，251，252，253，254，255]。你可以设置它的阈值，使它只有0和255作为颜色，然后大部分代码会在我这端工作。。是的，没错。。它所做的是将arr1的引用传递给函数，然后函数递归地附加所有相邻的白点，依此类推，直到将整行附加到它。根据我的解决方案，用你的图片运行了这段精确的代码，效果非常好。请检查一下。谢谢你的回复，这非常有帮助！几乎可以工作了，但是看起来两行的所有白点都存储在array2中，而array1中只有一个点，你知道为什么吗？还有一个关于您的代码的问题，当您在（-1,0,1）
中有i的
时，为什么
（-1,0,1）
？为什么
检查arr[x，y]
等于
1
？感谢您的帮助，非常感谢：）您的欢迎。。检查_arr[x，y]=1表示我们已经访问了它，因此不需要再次访问它。这是为了防止无限递归。（-1,0,1）用于相邻点。查看此线程了解更多信息，因为图像不是二进制的。当我把它放在电脑上时，它给出了以下颜色值[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，242，243，244，245，246，247，248，249，250，251，252，253，254，255]。你可以设置它的阈值，使它只有0和255作为颜色，然后大部分代码会在我这端工作。。是的，没错。。它所做的是将arr1的引用传递给函数，然后函数递归地附加所有相邻的白点，依此类推，直到将整行附加到它。根据我的解决方案，在你的图像上运行了这段精确的代码，效果非常好，请检查。。