Python 将图像转换为满足特定条件的点坐标列表

假设我有一个numpy数组形式的OpenCV图像。我想收集蓝色分量大于零的点的所有（x，y）点坐标。天真的方式是这样的：

n_rows, n_cols, _ = image.shape
points = []
for row in range(n_rows):
    for col in range(n_cols):
        if image[row, col, 0] > 0:
            points.append((row, col))

是否有一种更智能、更高效的方法，使用numpy或OpenCV功能实现同样的功能？

这将有助于：

np.argwhere（图像[：，：，0]>0）

对于具有三个颜色通道的给定

图像

（在此BGR中），图像[：，：，0]中的

0

表示第一个通道（蓝色）

---

语句本身返回一个坐标数组，其中蓝色通道的像素值大于0。所以，它是

argwhere

。直到

image[：，：，0]>0

我自己才得到它，现在最后一个谜团终于解开了。很高兴我能帮助@Headcrab，我多次遇到同样的问题！！