Python获取图像中像素点坐标实例代码

2024-04-02 19:55

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在图片处理过程中，有时候我们想要确定图片中某一像素的坐标，可以通过下面方法得到。点击运行程序，用鼠标点击我们想要获取坐标的区域，即可获得其坐标。结束方式是，敲击键盘“q”，回车，即可结束程序。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jan 10 13:58:57 2022
@author: 2540817538（有问题联系此QQ）
"""
import cv2
img=cv2.imread('C:/Users/25408/Desktop/p1.jpg')
 
def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        xy = "%d,%d" % (x, y)
        print(x,y)
        cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255))
        cv2.putText(img, xy, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,1.0, (0,0,255))
        cv2.imshow("image", img)
        
cv2.namedWindow("image")
cv2.setMouseCallback("image", on_EVENT_LBUTTONDOWN)
while(1):
    cv2.imshow("image", img)
    key = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()

运行示例：

附：python中鼠标点击获取图片像素点的坐标两种办法区域像素处理

在图片中，用鼠标点击并返回点击坐标

1. cv2 的办法

区域像素可以进行处理，我做了一个鼠标选取两点，将这块区域置零的操作。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('C:\\Users\\mimi\\Desktop\\1.jpg')
a =[]
b = []
def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y,flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        xy = "%d,%d" % (x, y)
        a.append(x)
        b.append(y)
        cv2.circle(img, (x, y), 1, (255, 0, 0), thickness=-1)
        cv2.putText(img, xy, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
                    1.0, (0, 0, 0), thickness=1)
        cv2.imshow("image", img)

cv2.namedWindow("image")
cv2.setMouseCallback("image", on_EVENT_LBUTTONDOWN)
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
print(a[0],b[0])

img[b[0]:b[1],a[0]:a[1],:] = 0   #注意是 行，列（y轴的，X轴）
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
print (a,b)

2.plt的方法

不能对图像的像素处理，我做了一个区域置黑的操作没成功，上一个代码可以实现

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

im = Image.open("C:\\Users\\mimi\\Desktop\\1.jpg")
plt.imshow(im, cmap = plt.get_cmap("gray"))
pos=plt.ginput(2)
print(pos)
a=[]
b=[]
for i in range(len(pos)):
    a.append(pos[i][0])
    b.append(pos[i][1])
print (a,b)
im[a[0]:a[1],b[0]:b[1],:]
plt.imshow(im)

总结

到此这篇关于Python获取图像中像素点坐标的文章就介绍到这了,更多相关Python获取像素点坐标内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！

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