【问题标题】：NumPy/OpenCV 2: how to enumerate all pixels from region?NumPy/OpenCV 2：如何枚举区域中的所有像素？
【发布时间】：2013-04-13 03:09:32
【问题描述】：

这是我older question 的延续。

给定非矩形区域，我如何从中枚举所有像素并将它们排列为单个向量？顺序无关紧要（尽管应该是确定性的）。是否有任何快速方法（或至少是标准功能）或者我最好的方法是迭代图像中的像素并仅从 ROI 中提取那些？

如果以后可以从该向量恢复区域数据，则附加加号。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以为此使用numpy.where() 函数。您不必遍历像素。

我将继续您的上一个问题。在接受的答案中，创建了一个蒙版，您在其上绘制了一个多边形，以确定蒙版区域。您所要做的就是简单地找到该掩码图像中像素为 255 的位置。

ROI_pixel_locations = np.transpose(np.where(mask[:,:,0]==255))

这将为您提供一个包含 x,y 位置的 Mx2 数组。

如果您使用的是 OpenCV 2.4.4 或更高版本，它有一个函数cv2.nonzero()，用途完全相同。

注意：

在上一个问题中，接受的答案会创建 3 通道蒙版图像。如果是单通道蒙版图像，您只需像这样给出：

ROI_pixel_locations = np.transpose(np.where(mask==255))

但在 AND 操作期间，您修改行如下：

masked_image = cv2.bitwise_and(image,image, mask=mask)

【讨论】：

【解决方案2】：

提取区域

mask_1c = mask[:, :, 0]
indexes = mask_1c.nonzero()

mask_1c 之所以存在，是因为在您之前的问题中，您有一个 3 通道蒙版图像。

存储为向量

如果您希望将内容存储为单个数组（而不是数组元组）

indexes_v = np.array(indexes).T # Returns an Nx2 matrix

使用区域

假设您想要反转该区域，例如：

image[indexes[0], indexes[1], :] = 255 - image[indexes[0], indexes[1], :]

我假设图像的类型为np.uint8（最大值为255）。

【讨论】：