查找阈值内的像素值 python
Finding the pixel value inside a threshold python
所以我只是问是否有人知道如何找到轮廓内像素的值，因为我正在做这个项目以查看是否有任何芒果有损坏，我的目标是查看轮廓内的任何像素是否超过 100。需要很多帮助。谢谢。
这是我当前的代码：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 10))
img = cv2.imread('final.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
edges = cv2.Canny(img, 180,255)
plt.subplot(121), plt.imshow(img)
plt.title('Original Gray Scale Image')
plt.subplot(122), plt.imshow(edges)
plt.title('Edge Image')
plt.show()
The output of the code
Original Image
我不确定你所说的“大于 100”是什么意思，因为你的图像是彩色的，所以有 3 个值：B、G、R。但是这里是打印 B、G、R 值的方法，其中强度大于 Python/OpenCV 中的某个阈值。我还在强度图像上标记了红色，其中值大于某个阈值，如果需要，您可以将其更改为 100。我使用 190 来缩短列表。
输入：
import cv2
import numpy as np
# set intensity threshold
thresh = 190
# read image
img = cv2.imread('green_region.jpg')
# convert img to grayscale intensity
intensity = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# get img where intensity is larger than thresh
data = img[intensity>thresh]
# get coordinates where intensity is larger than thresh
coords = np.argwhere(intensity>thresh)
# print coordinates x,y vs bgr color
for (y,x),(b,g,r)in zip(coords,data):
print(x, y, ": ", b, g, r)
# draw red pixels on intensity image where larger than thresh
result = intensity.copy()
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
result[intensity>thresh] = (0,0,255)
# save result
cv2.imwrite('green_region_190.jpg', result)
# show thresh and result
cv2.imshow("intensity", intensity)
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
像素大于 190 的红色强度：
强度大于 190 的像素颜色：
x y : b g r
574 367 : 164 212 160
539 382 : 170 214 153
538 383 : 170 214 153
539 383 : 170 214 153
539 384 : 173 214 153
538 385 : 173 214 152
539 385 : 173 214 153
561 385 : 172 210 160
538 386 : 173 214 152
539 386 : 173 214 153
538 387 : 173 214 152
538 388 : 173 214 152
536 392 : 173 214 152
536 393 : 173 214 152
543 398 : 173 214 153
542 399 : 173 214 153
543 399 : 174 215 154
544 399 : 175 214 158
545 399 : 174 213 157
442 400 : 157 213 160
535 400 : 175 215 150
552 400 : 177 212 155
535 401 : 176 216 151
535 402 : 177 217 152
536 402 : 175 214 152
534 403 : 175 215 150
535 403 : 178 218 153
536 403 : 175 214 152
537 403 : 175 214 152
534 404 : 176 216 151
535 404 : 178 218 153
536 404 : 175 214 152
537 404 : 175 214 152
534 405 : 176 216 151
535 405 : 178 218 153
536 405 : 175 214 152
534 406 : 176 216 151
535 406 : 177 217 152
534 407 : 175 215 150
535 407 : 177 217 152
532 408 : 175 215 150
533 408 : 175 215 150
534 408 : 176 216 151
535 408 : 176 216 151
532 409 : 175 215 150
533 409 : 175 215 150
534 409 : 176 216 151
535 409 : 176 216 151
532 410 : 175 215 150
533 410 : 175 215 150
534 410 : 176 216 151
535 410 : 176 216 151
532 411 : 175 215 150
533 411 : 175 215 150
534 411 : 176 216 151
535 411 : 176 216 151
532 412 : 175 215 150
533 412 : 175 215 150
534 412 : 176 216 151
535 412 : 176 216 151
532 413 : 175 215 150
533 413 : 175 215 150
534 413 : 176 216 151
535 413 : 176 216 151
532 414 : 175 215 150
533 414 : 175 215 150
534 414 : 176 216 151
535 414 : 176 216 151
536 414 : 175 214 152
537 414 : 175 214 152
538 414 : 173 214 152
455 415 : 154 213 162
525 415 : 173 217 148
526 415 : 174 218 149
527 415 : 174 218 149
532 415 : 175 215 150
533 415 : 175 215 150
534 415 : 176 216 151
535 415 : 176 216 151
536 415 : 176 215 153
537 415 : 176 215 153
538 415 : 174 215 153
539 415 : 173 214 152
540 415 : 173 214 152
529 416 : 175 213 153
530 416 : 175 213 153
531 416 : 175 213 153
532 416 : 175 213 153
533 416 : 175 213 153
536 416 : 175 213 153
537 416 : 175 213 153
527 417 : 177 214 150
529 417 : 175 213 153
530 417 : 175 213 153
531 417 : 175 213 153
532 417 : 175 213 153
533 417 : 175 213 153
536 417 : 175 213 153
537 417 : 175 213 153
538 417 : 175 213 153
526 418 : 178 216 150
527 418 : 179 216 152
528 418 : 175 213 153
529 418 : 175 213 153
530 418 : 175 213 153
531 418 : 175 213 153
532 418 : 175 213 153
533 418 : 175 213 153
536 418 : 176 214 154
537 418 : 175 213 153
538 418 : 175 213 153
539 418 : 175 213 153
526 419 : 177 215 149
527 419 : 178 215 151
528 419 : 175 213 153
529 419 : 175 213 153
530 419 : 175 213 153
531 419 : 175 213 153
532 419 : 175 213 153
533 419 : 175 213 153
534 419 : 175 213 153
535 419 : 175 213 153
536 419 : 176 214 154
537 419 : 176 214 154
538 419 : 175 213 153
539 419 : 175 213 153
528 420 : 176 214 154
529 420 : 176 214 154
530 420 : 176 214 154
531 420 : 176 214 154
532 420 : 176 214 154
533 420 : 176 214 154
534 420 : 175 213 153
535 420 : 175 213 153
536 420 : 176 214 154
537 420 : 176 214 154
538 420 : 176 214 154
539 420 : 175 213 153
528 421 : 176 214 154
529 421 : 176 214 154
530 421 : 177 215 155
531 421 : 177 215 155
532 421 : 177 215 155
533 421 : 177 215 155
534 421 : 176 214 154
535 421 : 176 214 154
536 421 : 177 215 155
537 421 : 177 215 155
538 421 : 176 214 154
539 421 : 175 213 153
528 422 : 176 215 153
529 422 : 177 216 154
530 422 : 178 217 155
531 422 : 178 217 155
532 422 : 178 217 155
533 422 : 178 217 155
534 422 : 177 216 154
535 422 : 176 215 153
536 422 : 178 217 155
537 422 : 178 217 155
538 422 : 177 216 154
539 422 : 176 215 153
540 422 : 175 214 152
528 423 : 176 215 153
529 423 : 177 216 154
530 423 : 178 217 155
531 423 : 179 218 156
532 423 : 179 218 156
533 423 : 178 217 155
534 423 : 177 216 154
535 423 : 176 215 153
536 423 : 179 218 156
537 423 : 178 217 155
538 423 : 178 217 155
539 423 : 177 216 154
540 423 : 176 215 153
544 423 : 177 214 150
529 424 : 175 214 152
530 424 : 178 217 155
531 424 : 178 217 155
532 424 : 178 217 155
533 424 : 177 216 154
534 424 : 177 216 154
535 424 : 177 216 154
536 424 : 177 216 154
537 424 : 177 216 154
538 424 : 176 215 153
539 424 : 175 214 152
540 424 : 175 214 152
528 425 : 175 214 152
529 425 : 177 216 154
530 425 : 178 217 155
531 425 : 179 218 156
532 425 : 177 216 154
533 425 : 176 215 153
534 425 : 176 215 153
535 425 : 177 216 154
536 425 : 176 215 153
537 425 : 176 215 153
538 425 : 175 214 152
539 425 : 175 214 152
525 426 : 177 215 149
528 426 : 176 215 153
529 426 : 178 217 155
530 426 : 179 218 156
531 426 : 178 217 155
532 426 : 176 215 153
533 426 : 175 214 152
534 426 : 175 214 152
535 426 : 175 214 152
536 426 : 175 214 152
537 426 : 175 214 152
524 427 : 177 215 149
525 427 : 178 216 150
526 427 : 177 215 149
528 427 : 177 217 152
529 427 : 178 218 153
530 427 : 178 218 153
531 427 : 177 217 152
504 428 : 168 217 149
524 428 : 177 215 149
525 428 : 178 216 150
526 428 : 178 216 150
528 428 : 176 216 151
529 428 : 176 216 151
530 428 : 176 216 151
504 429 : 168 217 149
510 429 : 172 218 146
511 429 : 172 218 146
524 429 : 177 215 149
525 429 : 178 216 150
526 429 : 177 215 149
528 429 : 175 215 150
529 429 : 175 215 150
530 429 : 175 215 150
496 430 : 164 215 155
497 430 : 164 215 155
510 430 : 172 218 146
511 430 : 172 218 146
524 430 : 177 215 149
525 430 : 178 216 150
526 430 : 177 215 149
528 430 : 175 215 150
529 430 : 175 215 150
496 431 : 165 216 156
497 431 : 164 215 155
510 431 : 172 218 146
511 431 : 172 218 146
525 431 : 177 215 149
528 431 : 175 215 150
529 431 : 175 215 150
530 431 : 175 215 150
499 432 : 166 216 152
500 432 : 167 217 153
501 432 : 168 215 152
527 432 : 177 215 149
528 432 : 175 214 152
534 432 : 175 215 150
535 432 : 176 216 151
499 433 : 167 217 153
500 433 : 167 217 153
501 433 : 168 215 152
535 433 : 175 215 150
497 434 : 166 215 153
498 434 : 167 217 153
499 434 : 168 218 154
500 434 : 167 217 153
501 434 : 168 215 152
496 435 : 167 216 154
497 435 : 167 217 153
498 435 : 168 218 154
499 435 : 168 218 154
500 435 : 167 217 153
496 436 : 167 217 153
497 436 : 167 217 153
498 436 : 167 217 153
499 436 : 166 216 152
496 437 : 166 216 152
496 440 : 166 217 150
512 440 : 175 216 148
519 440 : 178 216 150
523 440 : 177 215 149
524 440 : 178 216 150
525 440 : 178 216 150
526 440 : 178 216 150
527 440 : 178 216 150
519 441 : 177 215 149
523 441 : 177 215 149
524 441 : 178 216 150
525 441 : 178 216 150
526 441 : 177 215 149
527 441 : 177 215 149
523 442 : 177 215 149
524 442 : 177 215 149
525 442 : 177 215 149
512 447 : 176 217 149
513 447 : 175 216 148
482 448 : 163 215 155
483 448 : 165 216 156
520 448 : 177 218 150
521 448 : 176 217 149
512 449 : 175 216 148
513 449 : 175 216 148
520 449 : 176 217 149
513 450 : 175 216 148
477 454 : 159 216 155
520 454 : 176 217 149
477 455 : 159 216 155
514 455 : 175 216 148
515 455 : 176 217 149
516 455 : 176 217 149
517 455 : 175 216 148
518 455 : 175 216 148
519 455 : 175 216 148
520 455 : 177 218 150
521 455 : 176 217 149
475 456 : 161 218 157
476 456 : 162 219 158
477 456 : 160 217 156
512 456 : 175 216 148
513 456 : 175 216 148
514 456 : 176 217 149
515 456 : 177 218 150
516 456 : 178 219 151
517 456 : 177 218 150
518 456 : 177 218 150
519 456 : 177 218 150
520 456 : 178 219 151
521 456 : 178 219 151
522 456 : 178 219 151
523 456 : 177 218 150
474 457 : 159 216 155
475 457 : 160 217 156
476 457 : 160 217 156
513 457 : 175 216 148
514 457 : 176 217 149
515 457 : 177 218 150
516 457 : 177 218 150
517 457 : 177 218 150
518 457 : 177 218 150
519 457 : 176 217 149
520 457 : 177 218 150
521 457 : 177 218 150
522 457 : 177 218 150
523 457 : 175 216 148
514 458 : 175 216 148
515 458 : 176 217 149
516 458 : 176 217 149
517 458 : 176 217 149
518 458 : 176 217 149
519 458 : 176 217 149
520 458 : 175 216 148
521 458 : 175 216 148
522 458 : 175 216 148
514 459 : 175 216 148
515 459 : 175 216 148
516 459 : 176 217 149
517 459 : 176 217 149
518 459 : 175 216 148
519 459 : 175 216 148
515 460 : 175 216 148
516 460 : 175 216 148
517 460 : 175 216 148
444 488 : 150 215 160
444 489 : 151 216 161
444 490 : 151 216 161
所以我只是问是否有人知道如何找到轮廓内像素的值，因为我正在做这个项目以查看是否有任何芒果有损坏，我的目标是查看轮廓内的任何像素是否超过 100。需要很多帮助。谢谢。
这是我当前的代码：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 10))
img = cv2.imread('final.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
edges = cv2.Canny(img, 180,255)
plt.subplot(121), plt.imshow(img)
plt.title('Original Gray Scale Image')
plt.subplot(122), plt.imshow(edges)
plt.title('Edge Image')
plt.show()
The output of the code Original Image
我不确定你所说的“大于 100”是什么意思，因为你的图像是彩色的，所以有 3 个值：B、G、R。但是这里是打印 B、G、R 值的方法，其中强度大于 Python/OpenCV 中的某个阈值。我还在强度图像上标记了红色，其中值大于某个阈值，如果需要，您可以将其更改为 100。我使用 190 来缩短列表。
输入：
import cv2
import numpy as np
# set intensity threshold
thresh = 190
# read image
img = cv2.imread('green_region.jpg')
# convert img to grayscale intensity
intensity = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# get img where intensity is larger than thresh
data = img[intensity>thresh]
# get coordinates where intensity is larger than thresh
coords = np.argwhere(intensity>thresh)
# print coordinates x,y vs bgr color
for (y,x),(b,g,r)in zip(coords,data):
print(x, y, ": ", b, g, r)
# draw red pixels on intensity image where larger than thresh
result = intensity.copy()
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
result[intensity>thresh] = (0,0,255)
# save result
cv2.imwrite('green_region_190.jpg', result)
# show thresh and result
cv2.imshow("intensity", intensity)
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
像素大于 190 的红色强度：
强度大于 190 的像素颜色：
x y : b g r
574 367 : 164 212 160
539 382 : 170 214 153
538 383 : 170 214 153
539 383 : 170 214 153
539 384 : 173 214 153
538 385 : 173 214 152
539 385 : 173 214 153
561 385 : 172 210 160
538 386 : 173 214 152
539 386 : 173 214 153
538 387 : 173 214 152
538 388 : 173 214 152
536 392 : 173 214 152
536 393 : 173 214 152
543 398 : 173 214 153
542 399 : 173 214 153
543 399 : 174 215 154
544 399 : 175 214 158
545 399 : 174 213 157
442 400 : 157 213 160
535 400 : 175 215 150
552 400 : 177 212 155
535 401 : 176 216 151
535 402 : 177 217 152
536 402 : 175 214 152
534 403 : 175 215 150
535 403 : 178 218 153
536 403 : 175 214 152
537 403 : 175 214 152
534 404 : 176 216 151
535 404 : 178 218 153
536 404 : 175 214 152
537 404 : 175 214 152
534 405 : 176 216 151
535 405 : 178 218 153
536 405 : 175 214 152
534 406 : 176 216 151
535 406 : 177 217 152
534 407 : 175 215 150
535 407 : 177 217 152
532 408 : 175 215 150
533 408 : 175 215 150
534 408 : 176 216 151
535 408 : 176 216 151
532 409 : 175 215 150
533 409 : 175 215 150
534 409 : 176 216 151
535 409 : 176 216 151
532 410 : 175 215 150
533 410 : 175 215 150
534 410 : 176 216 151
535 410 : 176 216 151
532 411 : 175 215 150
533 411 : 175 215 150
534 411 : 176 216 151
535 411 : 176 216 151
532 412 : 175 215 150
533 412 : 175 215 150
534 412 : 176 216 151
535 412 : 176 216 151
532 413 : 175 215 150
533 413 : 175 215 150
534 413 : 176 216 151
535 413 : 176 216 151
532 414 : 175 215 150
533 414 : 175 215 150
534 414 : 176 216 151
535 414 : 176 216 151
536 414 : 175 214 152
537 414 : 175 214 152
538 414 : 173 214 152
455 415 : 154 213 162
525 415 : 173 217 148
526 415 : 174 218 149
527 415 : 174 218 149
532 415 : 175 215 150
533 415 : 175 215 150
534 415 : 176 216 151
535 415 : 176 216 151
536 415 : 176 215 153
537 415 : 176 215 153
538 415 : 174 215 153
539 415 : 173 214 152
540 415 : 173 214 152
529 416 : 175 213 153
530 416 : 175 213 153
531 416 : 175 213 153
532 416 : 175 213 153
533 416 : 175 213 153
536 416 : 175 213 153
537 416 : 175 213 153
527 417 : 177 214 150
529 417 : 175 213 153
530 417 : 175 213 153
531 417 : 175 213 153
532 417 : 175 213 153
533 417 : 175 213 153
536 417 : 175 213 153
537 417 : 175 213 153
538 417 : 175 213 153
526 418 : 178 216 150
527 418 : 179 216 152
528 418 : 175 213 153
529 418 : 175 213 153
530 418 : 175 213 153
531 418 : 175 213 153
532 418 : 175 213 153
533 418 : 175 213 153
536 418 : 176 214 154
537 418 : 175 213 153
538 418 : 175 213 153
539 418 : 175 213 153
526 419 : 177 215 149
527 419 : 178 215 151
528 419 : 175 213 153
529 419 : 175 213 153
530 419 : 175 213 153
531 419 : 175 213 153
532 419 : 175 213 153
533 419 : 175 213 153
534 419 : 175 213 153
535 419 : 175 213 153
536 419 : 176 214 154
537 419 : 176 214 154
538 419 : 175 213 153
539 419 : 175 213 153
528 420 : 176 214 154
529 420 : 176 214 154
530 420 : 176 214 154
531 420 : 176 214 154
532 420 : 176 214 154
533 420 : 176 214 154
534 420 : 175 213 153
535 420 : 175 213 153
536 420 : 176 214 154
537 420 : 176 214 154
538 420 : 176 214 154
539 420 : 175 213 153
528 421 : 176 214 154
529 421 : 176 214 154
530 421 : 177 215 155
531 421 : 177 215 155
532 421 : 177 215 155
533 421 : 177 215 155
534 421 : 176 214 154
535 421 : 176 214 154
536 421 : 177 215 155
537 421 : 177 215 155
538 421 : 176 214 154
539 421 : 175 213 153
528 422 : 176 215 153
529 422 : 177 216 154
530 422 : 178 217 155
531 422 : 178 217 155
532 422 : 178 217 155
533 422 : 178 217 155
534 422 : 177 216 154
535 422 : 176 215 153
536 422 : 178 217 155
537 422 : 178 217 155
538 422 : 177 216 154
539 422 : 176 215 153
540 422 : 175 214 152
528 423 : 176 215 153
529 423 : 177 216 154
530 423 : 178 217 155
531 423 : 179 218 156
532 423 : 179 218 156
533 423 : 178 217 155
534 423 : 177 216 154
535 423 : 176 215 153
536 423 : 179 218 156
537 423 : 178 217 155
538 423 : 178 217 155
539 423 : 177 216 154
540 423 : 176 215 153
544 423 : 177 214 150
529 424 : 175 214 152
530 424 : 178 217 155
531 424 : 178 217 155
532 424 : 178 217 155
533 424 : 177 216 154
534 424 : 177 216 154
535 424 : 177 216 154
536 424 : 177 216 154
537 424 : 177 216 154
538 424 : 176 215 153
539 424 : 175 214 152
540 424 : 175 214 152
528 425 : 175 214 152
529 425 : 177 216 154
530 425 : 178 217 155
531 425 : 179 218 156
532 425 : 177 216 154
533 425 : 176 215 153
534 425 : 176 215 153
535 425 : 177 216 154
536 425 : 176 215 153
537 425 : 176 215 153
538 425 : 175 214 152
539 425 : 175 214 152
525 426 : 177 215 149
528 426 : 176 215 153
529 426 : 178 217 155
530 426 : 179 218 156
531 426 : 178 217 155
532 426 : 176 215 153
533 426 : 175 214 152
534 426 : 175 214 152
535 426 : 175 214 152
536 426 : 175 214 152
537 426 : 175 214 152
524 427 : 177 215 149
525 427 : 178 216 150
526 427 : 177 215 149
528 427 : 177 217 152
529 427 : 178 218 153
530 427 : 178 218 153
531 427 : 177 217 152
504 428 : 168 217 149
524 428 : 177 215 149
525 428 : 178 216 150
526 428 : 178 216 150
528 428 : 176 216 151
529 428 : 176 216 151
530 428 : 176 216 151
504 429 : 168 217 149
510 429 : 172 218 146
511 429 : 172 218 146
524 429 : 177 215 149
525 429 : 178 216 150
526 429 : 177 215 149
528 429 : 175 215 150
529 429 : 175 215 150
530 429 : 175 215 150
496 430 : 164 215 155
497 430 : 164 215 155
510 430 : 172 218 146
511 430 : 172 218 146
524 430 : 177 215 149
525 430 : 178 216 150
526 430 : 177 215 149
528 430 : 175 215 150
529 430 : 175 215 150
496 431 : 165 216 156
497 431 : 164 215 155
510 431 : 172 218 146
511 431 : 172 218 146
525 431 : 177 215 149
528 431 : 175 215 150
529 431 : 175 215 150
530 431 : 175 215 150
499 432 : 166 216 152
500 432 : 167 217 153
501 432 : 168 215 152
527 432 : 177 215 149
528 432 : 175 214 152
534 432 : 175 215 150
535 432 : 176 216 151
499 433 : 167 217 153
500 433 : 167 217 153
501 433 : 168 215 152
535 433 : 175 215 150
497 434 : 166 215 153
498 434 : 167 217 153
499 434 : 168 218 154
500 434 : 167 217 153
501 434 : 168 215 152
496 435 : 167 216 154
497 435 : 167 217 153
498 435 : 168 218 154
499 435 : 168 218 154
500 435 : 167 217 153
496 436 : 167 217 153
497 436 : 167 217 153
498 436 : 167 217 153
499 436 : 166 216 152
496 437 : 166 216 152
496 440 : 166 217 150
512 440 : 175 216 148
519 440 : 178 216 150
523 440 : 177 215 149
524 440 : 178 216 150
525 440 : 178 216 150
526 440 : 178 216 150
527 440 : 178 216 150
519 441 : 177 215 149
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