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我想单击一个对象并获取我之前选择的颜色的像素坐标。我在网上找到了这段代码

import cv
tolerancia = 30
def evento_mouse(event,x,y,flags,param):
    if event==cv.CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
        pixel=cv.Get2D(imagen,y,x) 
        print 'X =',x,'  Y =',y
        print 'R =',pixel[2],'G =',pixel[1],'B =',pixel[0]
        cv.InRangeS(imagen,(pixel[0]-tolerancia,pixel[1]-tolerancia,pixel[2]-                                               tolerancia),(pixel[0]+tolerancia,pixel[1]+tolerancia,pixel[2]+tolerancia),temporal)
        cv.ShowImage('Color',temporal)
        c = cv.Get2D(temporal,y,x) 
        print c[0],c[1],c[2] # I always get: 255, 0, 0
   imagen=cv.LoadImage('prueba2.png')
   cv.ShowImage('Prueba',imagen)
   temporal=cv.CreateImage(cv.GetSize(imagen),cv.IPL_DEPTH_8U,1)
   cv.SetMouseCallback('Prueba',evento_mouse)
   cv.WaitKey(0)

我正在尝试查看像素是白色还是黑色。但我总是得到相同的值： 255, 0, 0 (blue = 255)

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您需要了解几件事。

您正在使用 OpenCV 的旧 'cv' 界面。在这种情况下，要获取像素值，您可以使用函数“cv2.Get2D”，它会返回相应 BGR 值的元组。

1. 为什么是蓝色，即二值图像的 (255,0,0)？

对于彩色图像和灰度/二进制图像，返回相同的 3 个元素的元组，但对于灰度图像，第一个元素是像素值，其余两个是不相关的，因此它们是零。因此，由于您正在读取二进制图像（时间）的像素值，因此您会得到 (255,0,0) 等值。

2. 为什么总是 (255,0,0) ？

当您单击原始图像时，会创建一个相应的二值图像，其中与您单击的颜色对应的区域变为白色，而所有其他区域变为黑色。如果您单击原始图像中的红色，您的二值图像将是这样的，所有红色区域都将是白色并且保持黑色。所以很明显，你点击的像素总是白色的。因此，如果您从二进制图像中读取该像素，则始终只能得到 (255,0,0)。

我想建议您迁移到 OpenCV 新的 Python 接口“cv2”模块。它有很多优点。主要优势是非常重要的 Numpy 支持。您可以查看此 SOF 进行一些比较：所有这些 OpenCV Python 接口之间有什么不同？

你也可以从这里获得一些关于 cv2 的启动教程：www.opencvpython.blogspot.com

于 2012-10-20T05:02:17.173 回答
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首先，我认为您需要检查您的下限和上限是否在 0 到 255 的范围内。

其次，你的“时间”变量是一个“面具”。如果该位置的像素值在您的下限和上限范围内，则在位置 (x, y) 将其设置为 255。它不包含位于给定范围内的所有像素。

下面是我在测试图像上尝试的一些代码。请注意，我使用了一些 numpy，但使用 cv2.cv.fromarray() 转换为 CvMat 以匹配您的代码。

#!/usr/bin/env python

import cv2
import numpy as np

def main():
    image = cv2.imread("forest.jpg")
    imageMat = cv2.cv.fromarray(image)
    dst = cv2.cv.fromarray(np.zeros((imageMat.rows, imageMat.cols), np.uint8))

    x = 250 # Manually set pixel location. You can get this from your mouse event handler.
    y = 500
    pixel = image[y, x] # Note y index "row" of matrix and x index "col".
    tolerance = 10
    # Ensure your bounds are within 0 and 255.
    lower = tuple(map(lambda x: int(max(0, x - tolerance)), pixel))
    upper = tuple(map(lambda x: int(min(255, x + tolerance)), pixel))
    # Get mask of all pixels that satisfy range condition and store it in dst.
    cv2.cv.InRangeS(imageMat, lower, upper, dst)

    mask = np.asarray(dst) # Convert back to numpy array.
    cv2.imshow("Mask", mask) # The mask indicating which pixels satisfy range conditions
    cv2.imshow("Image", image)
    extracted = np.zeros_like(image) # The pixels that satisfy range condition.
    extracted[np.where(mask)] = image[np.where(mask)]
    cv2.imshow("extracted", extracted)

    cv2.waitKey()

if __name__ == "__main__":
    main()

这是python2版本：

#!/usr/bin/env python

import cv2
import numpy as np

def main():
    image = cv2.imread("forest.jpg")
    x = 230 # Manually set pixel location. You can get this from your mouse event handler.
    y = 300
    pixel = image[y, x] # Note y index "row" of matrix and x index "col".
    tolerance = 30
    # Ensure your bounds are within 0 and 255.
    lower = map(lambda x: max(0, x - tolerance), pixel)
    upper = map(lambda x: min(255, x + tolerance), pixel)
    lower = np.asarray(lower)
    upper = np.asarray(upper)
    mask = cv2.inRange(image, lower, upper) # Notice we can just get mask without having to allocate it beforehand.

    cv2.imshow("Mask", mask) # The mask indicating which pixels satisfy range conditions
    cv2.imshow("Image", image)
    extracted = np.zeros_like(image) # The pixels that satisfy range condition.
    extracted[np.where(mask)] = image[np.where(mask)]
    cv2.imshow("extracted", extracted)

    cv2.waitKey()

if __name__ == "__main__":
    main()
于 2012-10-20T04:42:58.727 回答