将图像值数组转换为 x/y 坐标答案

【问题标题】：convert the image value array into x/y coordinates将图像值数组转换为 x/y 坐标
【发布时间】：2021-09-08 03:34:27
【问题描述】：

我想通过openCV使用canny边缘检测后找到边缘的x/y坐标

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('star.png',0)
edges = cv.Canny(img,100,200)
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

之前

转灰度后和canny的边缘检测

数据值存储在变量“edges”中，有没有办法获取实际边缘的值并将其转换为 x,y 坐标

谢谢

【问题讨论】：

标签： python-3.x opencv

【解决方案1】：

您可以使用 numpy 库获取边缘坐标：

xAxis, yAxis = np.nonzero(edges)

这里xAxis和yAxis分别包含了所有的x轴和y轴分别属于canny检测到的边缘。您也可以简单地计算这些坐标的平均值，即检测到的边缘坐标的中心：

centerX = int(np.mean(xAxis))
centerY = int(np.mean(yAxis))

这是整个代码：

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
from numpy.core.defchararray import center
img = cv.imread('/home/yns/Downloads/st.jpg',0)
edges = cv.Canny(img,100,200)

xAxis, yAxis = np.nonzero(edges)

centerX = int(np.mean(xAxis))
centerY = int(np.mean(yAxis))


cv.circle(img,(centerX,centerY),5,(0,255,255),3)


plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

【讨论】：