在底部影像中找到最大黑色像素數的最小平面。找到頂部影像的黑色像素的峰值

這是實際影像

我想在二進制影像中找到 2 個不規則邊緣之間的距離。那就是我在下圖中用紅色標記了。我的想法是在兩邊畫一條彩色線（比如紅色），然后以 10 個相等的間隔計算它們之間的距離（黃色標記）

我將影像裁剪成兩部分。說上半部分是

下半部分是

我想畫兩條紅線，或者只是以某種方式找到這兩條線之間的距離。我一直在使用 OpenCV 和 PILLOW 進行很多步驟。

還有一些影像實體，其中幾列頂部影像中沒有黑色像素。如何計算僅從頂部到黑色像素的距離？只是上圖。

uj5u.com熱心網友回復：

這是一種可能的方法。我會把細節留給你。但想法是使用 Numpy argmax（或適當的 argmin）來獲取每列中全黑之后的第一個白色的索引。首先，我垂直翻轉影像，使黑色位于頂部。Numpy argmax，似乎找到了沿列的第一個白色值。

輸入（下圖）：

import numpy as np
import cv2

# read image
img = cv2.imread("img.png")

# Note that there is a 2 pixel tall white line at the bottom
# Note that there is columns of black at the left and right sides

# convert to grayscale
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# threshold
img = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]

# flip vertically
img = cv2.flip(img, 0)

# remove 2 pixels at the top
img = img[2:, :]

# add one pixel row of white at bottom
img = cv2.copyMakeBorder(img, 0, 2, 0, 0, cv2.BORDER_CONSTANT, value=255)

# find max along each column
max = np.argmax(img, axis=0)
print(max.shape)

print(max)

cv2.imshow('flipped',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

這是輸出：

(709,)
[112 112 112 112  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32
  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  30  30  30  30  30  30  30  30
  30  30  30  30  30  30  30  30  30  30  30  31  31  31  31  31  31  31
  31  31  31  31  31  31  31  31  31  30  30  30  30  30  30  30  30  30
  30  30  30  31  31  32  32  33  33  34  35  35  36  36  36  36  36  36
  36  36  36  36  36  36  36  36  37  37  38  38  39  39  39  40  40  40
  41  41  43  43  44  45  45  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46
  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46  45  45  45  45  44
  44  44  44  44  44  44  44  44  44  44  44  44  43  43  43  43  43  43
  43  43  43  43  43  43  43  44  44  44  44  44  44  44  44  43  43  43
  42  42  42  42  42  42  42  42  42  42  41  41  40  40  40  40  40  40
  40  40  40  40  40  40  40  40  40  40  40  40  39  39  39  39  39  39
  39  39  39  39  39  39  39  39  39  39  39  39  38  38  37  37  37  37
  37  37  37  36  36  36  36  36  35  35  35  34  34  34  34  34  34  34
  34  34  33  33  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32  32
  33  33  34  34  35  35  36  37  37  37  37  38  38  38  38  38  38  38
  38  38  38  38  38  38  38  39  39  40  40  40  40  40  39  39  39  39
  39  39  38  38  38  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37
  37  38  38  38  39  40  40  41  41  41  39  39  38  37  37  37  37  37
  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  38  38
  38  39  39  39  39  39  39  39  39  41  41  41  41  41  41  41  41  41
  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41  41
  40  40  40  40  40  40  40  40  40  40  39  39  38  38  37  37  37  37
  36  36  36  36  36  36  35  35  34  34  34  33  33  33  32  31  31  31
  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31  31
  31  31  31  31  31  31  31  31  30  30  29  29  29  28  28  28  28  27
  27  26  26  26  26  26  26  26  26  26  26  26  26  26  26  27  27  27
  27  27  27  27  27  27  28  28  28  28  28  28  28  28  28  28  28  28
  28  28  28  28  28  28  28  28  28  28  28  28  28  28  29  29  29  29
  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29  29
  29  28  28  27  27  27  27  27  27  27  27  27  27  27  27  27  28  28
  28  28  29  29  30  30  30  31  31  32  32  33  33  34  34  35  35  36
  36  36  37  37  37  38  38  39  39  39  39  39  39  39  39  39  39  39
  39  38  38  37  37  37  37  37  37  36  36  35  35  35  35  35  35  35
  35  35  35  35  35  35  35  35  35  35  35  36  36  36  36  36  36  36
  36  36  36  36  36  36  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37
  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37
  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37
  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  37  38  38  38  39  39
  39  39  39  40 112 112 112]

對于頂部，使用 argmin 或使用反轉極性img=255-img，然后使用 argmax。

標籤：Python 图片 opencv 图像处理 像素

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