在Python中获取彩色形状周围的边界坐标
我有一个图像，里面有一个蓝色的形状。我想得到形状周围像素数组格式的坐标x，y。我附上了一个样本图像。我想得到蓝色形状边缘像素的坐标 你可以用 下面是一个例子：在Python中获取彩色形状周围的边界坐标,python,arrays,opencv,coordinates,Python,Arrays,Opencv,Coordinates,我有一个图像，里面有一个蓝色的形状。我想得到形状周围像素数组格式的坐标x，y。我附上了一个样本图像。我想得到蓝色形状边缘像素的坐标 你可以用 下面是一个例子： import numpy as np import cv2 as cv filename = 'testimage.png' img = cv.imread(filename) gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # find Harris corners gray = np.float32
import numpy as np
import cv2 as cv
filename = 'testimage.png'
img = cv.imread(filename)
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# find Harris corners
gray = np.float32(gray)
dst = cv.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
dst = cv.dilate(dst,None)
ret, dst = cv.threshold(dst,0.01*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)
# find centroids
ret, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(dst)
# define the criteria to stop and refine the corners
criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
# Now draw them
res = np.hstack((centroids,corners))
print(corners)
res = np.int0(res)
img[res[:,1],res[:,0]]=[0,0,255]
# img[res[:,3],res[:,2]] = [0,255,0]
cv.imwrite('subpixel5.png',img)
import numpy as np
import cv2 as cv
filename = 'testimage.png'
img = cv.imread(filename)
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# find Harris corners
gray = np.float32(gray)
dst = cv.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
dst = cv.dilate(dst,None)
ret, dst = cv.threshold(dst,0.01*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)
# find centroids
ret, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(dst)
# define the criteria to stop and refine the corners
criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
# Now draw them
res = np.hstack((centroids,corners))
print(corners)
res = np.int0(res)
img[res[:,1],res[:,0]]=[0,0,255]
# img[res[:,3],res[:,2]] = [0,255,0]
cv.imwrite('subpixel5.png',img)
下面是一种使用Python/OpenCV列出边界上每个像素的坐标的方法。我假设当你说像素时，你想要的不仅仅是多边形的顶点 读取输入 变灰 大津阈值和反转 找到外部轮廓 列出轮廓点 输入： 阈值图像： 轮廓图像： 文本信息：
number of points: 608
[[57 15]]
[[56 16]]
[[55 17]]
[[55 18]]
[[54 19]]
[[54 20]]
[[53 21]]
[[52 22]]
[[52 23]]
[[51 24]]
[[51 25]]
[[50 26]]
[[49 27]]
[[49 28]]
[[48 29]]
[[48 30]]
[[47 31]]
[[47 32]]
[[46 33]]
[[45 34]]
[[45 35]]
[[44 36]]
[[44 37]]
[[43 38]]
[[42 39]]
[[42 40]]
[[41 41]]
[[41 42]]
[[40 43]]
[[40 44]]
[[39 45]]
[[38 46]]
[[38 47]]
[[37 48]]
[[37 49]]
[[36 50]]
[[35 51]]
[[35 52]]
[[34 53]]
[[34 54]]
[[33 55]]
[[33 56]]
[[32 57]]
[[31 58]]
[[31 59]]
[[30 60]]
[[30 61]]
[[29 62]]
[[29 63]]
[[28 64]]
[[27 65]]
[[27 66]]
[[26 67]]
[[26 68]]
[[25 69]]
[[25 70]]
[[24 71]]
[[23 72]]
[[23 73]]
[[22 74]]
[[22 75]]
[[21 76]]
[[20 77]]
[[20 78]]
[[19 79]]
[[19 80]]
[[18 81]]
[[18 82]]
[[17 83]]
[[17 84]]
[[16 85]]
[[15 86]]
[[15 87]]
[[14 88]]
[[14 89]]
[[13 90]]
[[12 91]]
[[12 92]]
[[11 93]]
[[11 94]]
[[10 95]]
[[10 96]]
[[ 9 97]]
[[ 8 98]]
[[ 8 99]]
[[ 7 100]]
[[ 7 101]]
[[ 6 102]]
[[ 6 103]]
[[ 5 104]]
[[ 4 105]]
[[ 4 106]]
[[ 3 107]]
[[ 3 108]]
[[ 2 109]]
[[ 2 110]]
[[ 1 111]]
[[ 1 112]]
[[ 1 113]]
[[ 2 114]]
[[ 2 115]]
[[ 3 116]]
[[ 3 117]]
[[ 4 118]]
[[ 4 119]]
[[ 5 120]]
[[ 5 121]]
[[ 6 122]]
[[ 7 123]]
[[ 7 124]]
[[ 8 125]]
[[ 8 126]]
[[ 9 127]]
[[ 10 128]]
[[ 10 129]]
[[ 11 130]]
[[ 11 131]]
[[ 12 132]]
[[ 12 133]]
[[ 13 134]]
[[ 14 135]]
[[ 14 136]]
[[ 15 137]]
[[ 15 138]]
[[ 16 139]]
[[ 16 140]]
[[ 17 141]]
[[ 18 142]]
[[ 18 143]]
[[ 19 144]]
[[ 19 145]]
[[ 20 146]]
[[ 20 147]]
[[ 21 148]]
[[ 22 149]]
[[ 22 150]]
[[ 23 151]]
[[ 23 152]]
[[ 24 153]]
[[ 25 154]]
[[ 25 155]]
[[ 26 156]]
[[ 26 157]]
[[ 27 158]]
[[ 27 159]]
[[ 28 160]]
[[ 29 161]]
[[ 29 162]]
[[ 30 163]]
[[ 30 164]]
[[ 31 165]]
[[ 31 166]]
[[ 32 167]]
[[ 33 168]]
[[ 33 169]]
[[ 34 170]]
[[ 34 171]]
[[ 35 172]]
[[ 35 173]]
[[ 36 174]]
[[ 37 175]]
[[ 37 176]]
[[ 38 177]]
[[ 38 178]]
[[ 39 179]]
[[ 40 180]]
[[ 40 181]]
[[ 41 182]]
[[ 41 183]]
[[ 42 184]]
[[ 42 185]]
[[ 43 186]]
[[ 44 187]]
[[ 44 188]]
[[ 45 189]]
[[ 45 190]]
[[ 46 191]]
[[ 47 192]]
[[ 47 193]]
[[ 48 194]]
[[ 48 195]]
[[ 49 196]]
[[ 49 197]]
[[ 50 198]]
[[ 50 199]]
[[ 51 200]]
[[ 52 201]]
[[ 52 202]]
[[ 53 203]]
[[ 53 204]]
[[ 54 205]]
[[ 55 206]]
[[ 55 207]]
[[ 56 208]]
[[ 57 209]]
[[ 58 209]]
[[ 59 209]]
[[ 60 209]]
[[ 61 209]]
[[ 62 209]]
[[ 63 209]]
[[ 64 209]]
[[ 65 209]]
[[ 66 209]]
[[ 67 209]]
[[ 68 209]]
[[ 69 209]]
[[ 70 209]]
[[ 71 209]]
[[ 72 209]]
[[ 73 209]]
[[ 74 209]]
[[ 75 209]]
[[ 76 209]]
[[ 77 209]]
[[ 78 209]]
[[ 79 209]]
[[ 80 209]]
[[ 81 209]]
[[ 82 209]]
[[ 83 209]]
[[ 84 209]]
[[ 85 209]]
[[ 86 209]]
[[ 87 209]]
[[ 88 209]]
[[ 89 209]]
[[ 90 209]]
[[ 91 209]]
[[ 92 209]]
[[ 93 209]]
[[ 94 209]]
[[ 95 209]]
[[ 96 209]]
[[ 97 209]]
[[ 98 209]]
[[ 99 209]]
[[100 209]]
[[101 209]]
[[102 209]]
[[103 209]]
[[104 209]]
[[105 209]]
[[106 209]]
[[107 209]]
[[108 209]]
[[109 209]]
[[110 209]]
[[111 209]]
[[112 209]]
[[113 209]]
[[114 209]]
[[115 209]]
[[116 209]]
[[117 209]]
[[118 209]]
[[119 209]]
[[120 209]]
[[121 209]]
[[122 209]]
[[123 209]]
[[124 209]]
[[125 209]]
[[126 209]]
[[127 209]]
[[128 209]]
[[129 209]]
[[130 209]]
[[131 209]]
[[132 209]]
[[133 209]]
[[134 209]]
[[135 209]]
[[136 209]]
[[137 209]]
[[138 209]]
[[139 209]]
[[140 209]]
[[141 209]]
[[142 209]]
[[143 209]]
[[144 209]]
[[145 209]]
[[146 209]]
[[147 209]]
[[148 209]]
[[149 209]]
[[150 209]]
[[151 209]]
[[152 209]]
[[153 209]]
[[154 209]]
[[155 209]]
[[156 209]]
[[157 209]]
[[158 209]]
[[159 209]]
[[160 209]]
[[161 209]]
[[162 209]]
[[163 209]]
[[164 209]]
[[165 209]]
[[166 209]]
[[167 209]]
[[168 208]]
[[169 207]]
[[169 206]]
[[170 205]]
[[171 204]]
[[171 203]]
[[172 202]]
[[172 201]]
[[173 200]]
[[174 199]]
[[174 198]]
[[175 197]]
[[175 196]]
[[176 195]]
[[176 194]]
[[177 193]]
[[178 192]]
[[178 191]]
[[179 190]]
[[179 189]]
[[180 188]]
[[181 187]]
[[181 186]]
[[182 185]]
[[182 184]]
[[183 183]]
[[183 182]]
[[184 181]]
[[184 180]]
[[185 179]]
[[186 178]]
[[186 177]]
[[187 176]]
[[187 175]]
[[188 174]]
[[189 173]]
[[189 172]]
[[190 171]]
[[190 170]]
[[191 169]]
[[191 168]]
[[192 167]]
[[193 166]]
[[193 165]]
[[194 164]]
[[194 163]]
[[195 162]]
[[196 161]]
[[196 160]]
[[197 159]]
[[197 158]]
[[198 157]]
[[198 156]]
[[199 155]]
[[199 154]]
[[200 153]]
[[201 152]]
[[201 151]]
[[202 150]]
[[202 149]]
[[203 148]]
[[204 147]]
[[204 146]]
[[205 145]]
[[205 144]]
[[206 143]]
[[206 142]]
[[207 141]]
[[208 140]]
[[208 139]]
[[209 138]]
[[209 137]]
[[210 136]]
[[211 135]]
[[211 134]]
[[212 133]]
[[212 132]]
[[213 131]]
[[213 130]]
[[214 129]]
[[214 128]]
[[215 127]]
[[216 126]]
[[216 125]]
[[217 124]]
[[217 123]]
[[218 122]]
[[219 121]]
[[219 120]]
[[220 119]]
[[220 118]]
[[221 117]]
[[221 116]]
[[222 115]]
[[222 114]]
[[223 113]]
[[223 112]]
[[223 111]]
[[222 110]]
[[222 109]]
[[221 108]]
[[221 107]]
[[220 106]]
[[220 105]]
[[219 104]]
[[219 103]]
[[218 102]]
[[217 101]]
[[217 100]]
[[216 99]]
[[216 98]]
[[215 97]]
[[214 96]]
[[214 95]]
[[213 94]]
[[213 93]]
[[212 92]]
[[212 91]]
[[211 90]]
[[210 89]]
[[210 88]]
[[209 87]]
[[209 86]]
[[208 85]]
[[208 84]]
[[207 83]]
[[206 82]]
[[206 81]]
[[205 80]]
[[205 79]]
[[204 78]]
[[204 77]]
[[203 76]]
[[202 75]]
[[202 74]]
[[201 73]]
[[201 72]]
[[200 71]]
[[199 70]]
[[199 69]]
[[198 68]]
[[198 67]]
[[197 66]]
[[197 65]]
[[196 64]]
[[196 63]]
[[195 62]]
[[194 61]]
[[194 60]]
[[193 59]]
[[193 58]]
[[192 57]]
[[191 56]]
[[191 55]]
[[190 54]]
[[190 53]]
[[189 52]]
[[189 51]]
[[188 50]]
[[187 49]]
[[187 48]]
[[186 47]]
[[186 46]]
[[185 45]]
[[184 44]]
[[184 43]]
[[183 42]]
[[183 41]]
[[182 40]]
[[182 39]]
[[181 38]]
[[180 37]]
[[180 36]]
[[179 35]]
[[179 34]]
[[178 33]]
[[178 32]]
[[177 31]]
[[176 30]]
[[176 29]]
[[175 28]]
[[175 27]]
[[174 26]]
[[174 25]]
[[173 24]]
[[172 23]]
[[172 22]]
[[171 21]]
[[171 20]]
[[170 19]]
[[169 18]]
[[169 17]]
[[168 16]]
[[167 15]]
[[166 15]]
[[165 15]]
[[164 15]]
[[163 15]]
[[162 15]]
[[161 15]]
[[160 15]]
[[159 15]]
[[158 15]]
[[157 15]]
[[156 15]]
[[155 15]]
[[154 15]]
[[153 15]]
[[152 15]]
[[151 15]]
[[150 15]]
[[149 15]]
[[148 15]]
[[147 15]]
[[146 15]]
[[145 15]]
[[144 15]]
[[143 15]]
[[142 15]]
[[141 15]]
[[140 15]]
[[139 15]]
[[138 15]]
[[137 15]]
[[136 15]]
[[135 15]]
[[134 15]]
[[133 15]]
[[132 15]]
[[131 15]]
[[130 15]]
[[129 15]]
[[128 15]]
[[127 15]]
[[126 15]]
[[125 15]]
[[124 15]]
[[123 15]]
[[122 15]]
[[121 15]]
[[120 15]]
[[119 15]]
[[118 15]]
[[117 15]]
[[116 15]]
[[115 15]]
[[114 15]]
[[113 15]]
[[112 15]]
[[111 15]]
[[110 15]]
[[109 15]]
[[108 15]]
[[107 15]]
[[106 15]]
[[105 15]]
[[104 15]]
[[103 15]]
[[102 15]]
[[101 15]]
[[100 15]]
[[99 15]]
[[98 15]]
[[97 15]]
[[96 15]]
[[95 15]]
[[94 15]]
[[93 15]]
[[92 15]]
[[91 15]]
[[90 15]]
[[89 15]]
[[88 15]]
[[87 15]]
[[86 15]]
[[85 15]]
[[84 15]]
[[83 15]]
[[82 15]]
[[81 15]]
[[80 15]]
[[79 15]]
[[78 15]]
[[77 15]]
[[76 15]]
[[75 15]]
[[74 15]]
[[73 15]]
[[72 15]]
[[71 15]]
[[70 15]]
[[69 15]]
[[68 15]]
[[67 15]]
[[66 15]]
[[65 15]]
[[64 15]]
[[63 15]]
[[62 15]]
[[61 15]]
[[60 15]]
[[59 15]]
[[58 15]]
下面是一种使用Python/OpenCV列出边界上每个像素的坐标的方法。我假设当你说像素时，你想要的不仅仅是多边形的顶点 读取输入 变灰 大津阈值和反转 找到外部轮廓 列出轮廓点 输入： 阈值图像： 轮廓图像： 文本信息：
number of points: 608
[[57 15]]
[[56 16]]
[[55 17]]
[[55 18]]
[[54 19]]
[[54 20]]
[[53 21]]
[[52 22]]
[[52 23]]
[[51 24]]
[[51 25]]
[[50 26]]
[[49 27]]
[[49 28]]
[[48 29]]
[[48 30]]
[[47 31]]
[[47 32]]
[[46 33]]
[[45 34]]
[[45 35]]
[[44 36]]
[[44 37]]
[[43 38]]
[[42 39]]
[[42 40]]
[[41 41]]
[[41 42]]
[[40 43]]
[[40 44]]
[[39 45]]
[[38 46]]
[[38 47]]
[[37 48]]
[[37 49]]
[[36 50]]
[[35 51]]
[[35 52]]
[[34 53]]
[[34 54]]
[[33 55]]
[[33 56]]
[[32 57]]
[[31 58]]
[[31 59]]
[[30 60]]
[[30 61]]
[[29 62]]
[[29 63]]
[[28 64]]
[[27 65]]
[[27 66]]
[[26 67]]
[[26 68]]
[[25 69]]
[[25 70]]
[[24 71]]
[[23 72]]
[[23 73]]
[[22 74]]
[[22 75]]
[[21 76]]
[[20 77]]
[[20 78]]
[[19 79]]
[[19 80]]
[[18 81]]
[[18 82]]
[[17 83]]
[[17 84]]
[[16 85]]
[[15 86]]
[[15 87]]
[[14 88]]
[[14 89]]
[[13 90]]
[[12 91]]
[[12 92]]
[[11 93]]
[[11 94]]
[[10 95]]
[[10 96]]
[[ 9 97]]
[[ 8 98]]
[[ 8 99]]
[[ 7 100]]
[[ 7 101]]
[[ 6 102]]
[[ 6 103]]
[[ 5 104]]
[[ 4 105]]
[[ 4 106]]
[[ 3 107]]
[[ 3 108]]
[[ 2 109]]
[[ 2 110]]
[[ 1 111]]
[[ 1 112]]
[[ 1 113]]
[[ 2 114]]
[[ 2 115]]
[[ 3 116]]
[[ 3 117]]
[[ 4 118]]
[[ 4 119]]
[[ 5 120]]
[[ 5 121]]
[[ 6 122]]
[[ 7 123]]
[[ 7 124]]
[[ 8 125]]
[[ 8 126]]
[[ 9 127]]
[[ 10 128]]
[[ 10 129]]
[[ 11 130]]
[[ 11 131]]
[[ 12 132]]
[[ 12 133]]
[[ 13 134]]
[[ 14 135]]
[[ 14 136]]
[[ 15 137]]
[[ 15 138]]
[[ 16 139]]
[[ 16 140]]
[[ 17 141]]
[[ 18 142]]
[[ 18 143]]
[[ 19 144]]
[[ 19 145]]
[[ 20 146]]
[[ 20 147]]
[[ 21 148]]
[[ 22 149]]
[[ 22 150]]
[[ 23 151]]
[[ 23 152]]
[[ 24 153]]
[[ 25 154]]
[[ 25 155]]
[[ 26 156]]
[[ 26 157]]
[[ 27 158]]
[[ 27 159]]
[[ 28 160]]
[[ 29 161]]
[[ 29 162]]
[[ 30 163]]
[[ 30 164]]
[[ 31 165]]
[[ 31 166]]
[[ 32 167]]
[[ 33 168]]
[[ 33 169]]
[[ 34 170]]
[[ 34 171]]
[[ 35 172]]
[[ 35 173]]
[[ 36 174]]
[[ 37 175]]
[[ 37 176]]
[[ 38 177]]
[[ 38 178]]
[[ 39 179]]
[[ 40 180]]
[[ 40 181]]
[[ 41 182]]
[[ 41 183]]
[[ 42 184]]
[[ 42 185]]
[[ 43 186]]
[[ 44 187]]
[[ 44 188]]
[[ 45 189]]
[[ 45 190]]
[[ 46 191]]
[[ 47 192]]
[[ 47 193]]
[[ 48 194]]
[[ 48 195]]
[[ 49 196]]
[[ 49 197]]
[[ 50 198]]
[[ 50 199]]
[[ 51 200]]
[[ 52 201]]
[[ 52 202]]
[[ 53 203]]
[[ 53 204]]
[[ 54 205]]
[[ 55 206]]
[[ 55 207]]
[[ 56 208]]
[[ 57 209]]
[[ 58 209]]
[[ 59 209]]
[[ 60 209]]
[[ 61 209]]
[[ 62 209]]
[[ 63 209]]
[[ 64 209]]
[[ 65 209]]
[[ 66 209]]
[[ 67 209]]
[[ 68 209]]
[[ 69 209]]
[[ 70 209]]
[[ 71 209]]
[[ 72 209]]
[[ 73 209]]
[[ 74 209]]
[[ 75 209]]
[[ 76 209]]
[[ 77 209]]
[[ 78 209]]
[[ 79 209]]
[[ 80 209]]
[[ 81 209]]
[[ 82 209]]
[[ 83 209]]
[[ 84 209]]
[[ 85 209]]
[[ 86 209]]
[[ 87 209]]
[[ 88 209]]
[[ 89 209]]
[[ 90 209]]
[[ 91 209]]
[[ 92 209]]
[[ 93 209]]
[[ 94 209]]
[[ 95 209]]
[[ 96 209]]
[[ 97 209]]
[[ 98 209]]
[[ 99 209]]
[[100 209]]
[[101 209]]
[[102 209]]
[[103 209]]
[[104 209]]
[[105 209]]
[[106 209]]
[[107 209]]
[[108 209]]
[[109 209]]
[[110 209]]
[[111 209]]
[[112 209]]
[[113 209]]
[[114 209]]
[[115 209]]
[[116 209]]
[[117 209]]
[[118 209]]
[[119 209]]
[[120 209]]
[[121 209]]
[[122 209]]
[[123 209]]
[[124 209]]
[[125 209]]
[[126 209]]
[[127 209]]
[[128 209]]
[[129 209]]
[[130 209]]
[[131 209]]
[[132 209]]
[[133 209]]
[[134 209]]
[[135 209]]
[[136 209]]
[[137 209]]
[[138 209]]
[[139 209]]
[[140 209]]
[[141 209]]
[[142 209]]
[[143 209]]
[[144 209]]
[[145 209]]
[[146 209]]
[[147 209]]
[[148 209]]
[[149 209]]
[[150 209]]
[[151 209]]
[[152 209]]
[[153 209]]
[[154 209]]
[[155 209]]
[[156 209]]
[[157 209]]
[[158 209]]
[[159 209]]
[[160 209]]
[[161 209]]
[[162 209]]
[[163 209]]
[[164 209]]
[[165 209]]
[[166 209]]
[[167 209]]
[[168 208]]
[[169 207]]
[[169 206]]
[[170 205]]
[[171 204]]
[[171 203]]
[[172 202]]
[[172 201]]
[[173 200]]
[[174 199]]
[[174 198]]
[[175 197]]
[[175 196]]
[[176 195]]
[[176 194]]
[[177 193]]
[[178 192]]
[[178 191]]
[[179 190]]
[[179 189]]
[[180 188]]
[[181 187]]
[[181 186]]
[[182 185]]
[[182 184]]
[[183 183]]
[[183 182]]
[[184 181]]
[[184 180]]
[[185 179]]
[[186 178]]
[[186 177]]
[[187 176]]
[[187 175]]
[[188 174]]
[[189 173]]
[[189 172]]
[[190 171]]
[[190 170]]
[[191 169]]
[[191 168]]
[[192 167]]
[[193 166]]
[[193 165]]
[[194 164]]
[[194 163]]
[[195 162]]
[[196 161]]
[[196 160]]
[[197 159]]
[[197 158]]
[[198 157]]
[[198 156]]
[[199 155]]
[[199 154]]
[[200 153]]
[[201 152]]
[[201 151]]
[[202 150]]
[[202 149]]
[[203 148]]
[[204 147]]
[[204 146]]
[[205 145]]
[[205 144]]
[[206 143]]
[[206 142]]
[[207 141]]
[[208 140]]
[[208 139]]
[[209 138]]
[[209 137]]
[[210 136]]
[[211 135]]
[[211 134]]
[[212 133]]
[[212 132]]
[[213 131]]
[[213 130]]
[[214 129]]
[[214 128]]
[[215 127]]
[[216 126]]
[[216 125]]
[[217 124]]
[[217 123]]
[[218 122]]
[[219 121]]
[[219 120]]
[[220 119]]
[[220 118]]
[[221 117]]
[[221 116]]
[[222 115]]
[[222 114]]
[[223 113]]
[[223 112]]
[[223 111]]
[[222 110]]
[[222 109]]
[[221 108]]
[[221 107]]
[[220 106]]
[[220 105]]
[[219 104]]
[[219 103]]
[[218 102]]
[[217 101]]
[[217 100]]
[[216 99]]
[[216 98]]
[[215 97]]
[[214 96]]
[[214 95]]
[[213 94]]
[[213 93]]
[[212 92]]
[[212 91]]
[[211 90]]
[[210 89]]
[[210 88]]
[[209 87]]
[[209 86]]
[[208 85]]
[[208 84]]
[[207 83]]
[[206 82]]
[[206 81]]
[[205 80]]
[[205 79]]
[[204 78]]
[[204 77]]
[[203 76]]
[[202 75]]
[[202 74]]
[[201 73]]
[[201 72]]
[[200 71]]
[[199 70]]
[[199 69]]
[[198 68]]
[[198 67]]
[[197 66]]
[[197 65]]
[[196 64]]
[[196 63]]
[[195 62]]
[[194 61]]
[[194 60]]
[[193 59]]
[[193 58]]
[[192 57]]
[[191 56]]
[[191 55]]
[[190 54]]
[[190 53]]
[[189 52]]
[[189 51]]
[[188 50]]
[[187 49]]
[[187 48]]
[[186 47]]
[[186 46]]
[[185 45]]
[[184 44]]
[[184 43]]
[[183 42]]
[[183 41]]
[[182 40]]
[[182 39]]
[[181 38]]
[[180 37]]
[[180 36]]
[[179 35]]
[[179 34]]
[[178 33]]
[[178 32]]
[[177 31]]
[[176 30]]
[[176 29]]
[[175 28]]
[[175 27]]
[[174 26]]
[[174 25]]
[[173 24]]
[[172 23]]
[[172 22]]
[[171 21]]
[[171 20]]
[[170 19]]
[[169 18]]
[[169 17]]
[[168 16]]
[[167 15]]
[[166 15]]
[[165 15]]
[[164 15]]
[[163 15]]
[[162 15]]
[[161 15]]
[[160 15]]
[[159 15]]
[[158 15]]
[[157 15]]
[[156 15]]
[[155 15]]
[[154 15]]
[[153 15]]
[[152 15]]
[[151 15]]
[[150 15]]
[[149 15]]
[[148 15]]
[[147 15]]
[[146 15]]
[[145 15]]
[[144 15]]
[[143 15]]
[[142 15]]
[[141 15]]
[[140 15]]
[[139 15]]
[[138 15]]
[[137 15]]
[[136 15]]
[[135 15]]
[[134 15]]
[[133 15]]
[[132 15]]
[[131 15]]
[[130 15]]
[[129 15]]
[[128 15]]
[[127 15]]
[[126 15]]
[[125 15]]
[[124 15]]
[[123 15]]
[[122 15]]
[[121 15]]
[[120 15]]
[[119 15]]
[[118 15]]
[[117 15]]
[[116 15]]
[[115 15]]
[[114 15]]
[[113 15]]
[[112 15]]
[[111 15]]
[[110 15]]
[[109 15]]
[[108 15]]
[[107 15]]
[[106 15]]
[[105 15]]
[[104 15]]
[[103 15]]
[[102 15]]
[[101 15]]
[[100 15]]
[[99 15]]
[[98 15]]
[[97 15]]
[[96 15]]
[[95 15]]
[[94 15]]
[[93 15]]
[[92 15]]
[[91 15]]
[[90 15]]
[[89 15]]
[[88 15]]
[[87 15]]
[[86 15]]
[[85 15]]
[[84 15]]
[[83 15]]
[[82 15]]
[[81 15]]
[[80 15]]
[[79 15]]
[[78 15]]
[[77 15]]
[[76 15]]
[[75 15]]
[[74 15]]
[[73 15]]
[[72 15]]
[[71 15]]
[[70 15]]
[[69 15]]
[[68 15]]
[[67 15]]
[[66 15]]
[[65 15]]
[[64 15]]
[[63 15]]
[[62 15]]
[[61 15]]
[[60 15]]
[[59 15]]
[[58 15]]
下面是如何在HSV颜色空间中使用cv2.inRange来处理新图像，以设置蓝色区域的阈值 输入： 阈值图像： 轮廓图像： 坐标：
number of points: 149
[[61 26]]
[[60 27]]
[[59 27]]
[[58 28]]
[[57 28]]
[[57 29]]
[[56 30]]
[[55 30]]
[[55 31]]
[[54 32]]
[[53 32]]
[[53 33]]
[[52 34]]
[[51 34]]
[[51 35]]
[[52 35]]
[[53 36]]
[[53 37]]
[[53 38]]
[[53 39]]
[[53 40]]
[[53 41]]
[[53 42]]
[[53 43]]
[[53 44]]
[[53 45]]
[[54 45]]
[[55 46]]
[[55 47]]
[[55 48]]
[[55 49]]
[[55 50]]
[[55 51]]
[[55 52]]
[[55 53]]
[[55 54]]
[[56 55]]
[[57 56]]
[[57 57]]
[[57 58]]
[[57 59]]
[[57 60]]
[[57 61]]
[[57 62]]
[[58 61]]
[[59 62]]
[[59 63]]
[[59 64]]
[[59 65]]
[[59 66]]
[[59 67]]
[[60 67]]
[[61 68]]
[[61 69]]
[[61 70]]
[[61 71]]
[[62 72]]
[[63 73]]
[[63 74]]
[[63 75]]
[[63 76]]
[[63 77]]
[[64 77]]
[[65 78]]
[[64 79]]
[[65 80]]
[[65 81]]
[[65 82]]
[[65 83]]
[[66 83]]
[[67 83]]
[[68 83]]
[[69 83]]
[[70 83]]
[[71 83]]
[[72 83]]
[[72 82]]
[[73 81]]
[[74 81]]
[[75 81]]
[[76 81]]
[[76 80]]
[[76 79]]
[[76 78]]
[[76 77]]
[[76 76]]
[[76 75]]
[[76 74]]
[[77 73]]
[[78 73]]
[[78 72]]
[[78 71]]
[[78 70]]
[[78 69]]
[[78 68]]
[[78 67]]
[[78 66]]
[[78 65]]
[[78 64]]
[[78 63]]
[[78 62]]
[[78 61]]
[[78 60]]
[[78 59]]
[[78 58]]
[[78 57]]
[[78 56]]
[[78 55]]
[[78 54]]
[[78 53]]
[[78 52]]
[[78 51]]
[[78 50]]
[[78 49]]
[[78 48]]
[[78 47]]
[[78 46]]
[[77 46]]
[[76 45]]
[[76 44]]
[[76 43]]
[[76 42]]
[[76 41]]
[[76 40]]
[[76 39]]
[[76 38]]
[[76 37]]
[[75 37]]
[[74 36]]
[[74 35]]
[[74 34]]
[[74 33]]
[[74 32]]
[[73 32]]
[[72 31]]
[[72 30]]
[[71 30]]
[[70 30]]
[[69 30]]
[[68 29]]
[[68 28]]
[[68 27]]
[[68 26]]
[[67 26]]
[[66 26]]
[[65 26]]
[[64 26]]
[[63 26]]
[[62 26]]
下面是如何在HSV颜色空间中使用cv2.inRange来处理新图像，以设置蓝色区域的阈值 输入： 阈值图像： 轮廓图像： 坐标：
number of points: 149
[[61 26]]
[[60 27]]
[[59 27]]
[[58 28]]
[[57 28]]
[[57 29]]
[[56 30]]
[[55 30]]
[[55 31]]
[[54 32]]
[[53 32]]
[[53 33]]
[[52 34]]
[[51 34]]
[[51 35]]
[[52 35]]
[[53 36]]
[[53 37]]
[[53 38]]
[[53 39]]
[[53 40]]
[[53 41]]
[[53 42]]
[[53 43]]
[[53 44]]
[[53 45]]
[[54 45]]
[[55 46]]
[[55 47]]
[[55 48]]
[[55 49]]
[[55 50]]
[[55 51]]
[[55 52]]
[[55 53]]
[[55 54]]
[[56 55]]
[[57 56]]
[[57 57]]
[[57 58]]
[[57 59]]
[[57 60]]
[[57 61]]
[[57 62]]
[[58 61]]
[[59 62]]
[[59 63]]
[[59 64]]
[[59 65]]
[[59 66]]
[[59 67]]
[[60 67]]
[[61 68]]
[[61 69]]
[[61 70]]
[[61 71]]
[[62 72]]
[[63 73]]
[[63 74]]
[[63 75]]
[[63 76]]
[[63 77]]
[[64 77]]
[[65 78]]
[[64 79]]
[[65 80]]
[[65 81]]
[[65 82]]
[[65 83]]
[[66 83]]
[[67 83]]
[[68 83]]
[[69 83]]
[[70 83]]
[[71 83]]
[[72 83]]
[[72 82]]
[[73 81]]
[[74 81]]
[[75 81]]
[[76 81]]
[[76 80]]
[[76 79]]
[[76 78]]
[[76 77]]
[[76 76]]
[[76 75]]
[[76 74]]
[[77 73]]
[[78 73]]
[[78 72]]
[[78 71]]
[[78 70]]
[[78 69]]
[[78 68]]
[[78 67]]
[[78 66]]
[[78 65]]
[[78 64]]
[[78 63]]
[[78 62]]
[[78 61]]
[[78 60]]
[[78 59]]
[[78 58]]
[[78 57]]
[[78 56]]
[[78 55]]
[[78 54]]
[[78 53]]
[[78 52]]
[[78 51]]
[[78 50]]
[[78 49]]
[[78 48]]
[[78 47]]
[[78 46]]
[[77 46]]
[[76 45]]
[[76 44]]
[[76 43]]
[[76 42]]
[[76 41]]
[[76 40]]
[[76 39]]
[[76 38]]
[[76 37]]
[[75 37]]
[[74 36]]
[[74 35]]
[[74 34]]
[[74 33]]
[[74 32]]
[[73 32]]
[[72 31]]
[[72 30]]
[[71 30]]
[[70 30]]
[[69 30]]
[[68 29]]
[[68 28]]
[[68 27]]
[[68 26]]
[[67 26]]
[[66 26]]
[[65 26]]
[[64 26]]
[[63 26]]
[[62 26]]
嘿，这太棒了！我编辑了我的帖子并添加了不同的图片。你知道什么算法能解决这个问题吗？背景是黑色和白色。使用cv2.inRange在蓝色上设置阈值。然后做同样的事情。也就是说，将转换为灰度和大津阈值替换为简单的cv2.inRange on blue，使蓝色变为白色，图像的其余部分变为黑色。然后得到轮廓，等等，我有点明白你在说什么。你能更新代码吗？我理解你用颜色反转代替灰度的意思，但我不明白你用cv2.inRange的意思。我对OpenCV相当陌生，因此，我要问。如果您能更改，我将不胜感激！嘿，这太棒了！我编辑了我的帖子并添加了不同的图片。你知道什么算法能解决这个问题吗？背景是黑色和白色。使用cv2.inRange在蓝色上设置阈值。然后做同样的事情。也就是说，将转换为灰度和大津阈值替换为简单的cv2.inRange on blue，使蓝色变为白色，图像的其余部分变为黑色。然后得到轮廓，等等，我有点明白你在说什么。你能更新代码吗？我理解你用颜色反转代替灰度的意思，但我不明白你用cv2.inRange的意思。我对OpenCV相当陌生，因此，我要问。如果您能更改，我将不胜感激！这太棒了！但是，对于某些图像，它不起作用。例如，对于某些图像，由于某种原因只返回1点。我试着玩弄阈值本身，但仍然无法解决这个问题。你知道修复可能是什么吗？我怀疑你有不同的颜色区域。如果是这种情况，则需要设置适合您的颜色的上下颜色值。从具有代表性的区域中选择BGR颜色。然后将其转换为HSV。然后从下面的每个值中减去一些，然后在上面加上一个类似的值。不，我只有一个蓝色的面具。仍然不确定为什么您使用与最初显示的相同的输入或新图像？如果有新图片，请发一个链接到它，这样我就可以看到可能的问题。这太棒了！但是，对于某些图像，它不起作用。例如，对于某些图像，由于某种原因只返回1点。我试着玩弄阈值本身，但仍然无法解决这个问题。你知道修复可能是什么吗？我怀疑你有不同的颜色区域。如果是这种情况，则需要设置适合您的颜色的上下颜色值。从具有代表性的区域中选择BGR颜色。然后将其转换为HSV。然后从下面的每个值中减去一些，然后在上面加上一个类似的值。不，我只有一个蓝色的面具。仍然不确定为什么您使用与最初显示的相同的输入或新图像？如果有新图片，请发一个链接到它，这样我可以看到什么可能是问题。