关于#python#的问题：用python语言提取已经二值化后的mask掩码图片的像素坐标值，只需要输出掩膜最上面那一根曲线（下面那个红色箭头指向的曲线，不是整个白色区域）的所有像素坐标

Question

用python语言提取已经二值化后的mask掩码图片的像素坐标值，只需要输出掩膜最上面那一根曲线（下面那个红色箭头指向的曲线，范围大概就是红色括号的部分，不是整个白色区域）的所有像素坐标，图片大小是512*512

之前我思考的是对图片每一列从上到下进行遍历，提取出这一列中第一个白色像素，然后输出坐标，万一白色区域呈现梯形，可以设置阈值，排除下面干扰的坐标

Answer 1

可以考虑在中间部分等间距取几个点，然后拟合一条直线，那么直线基本是平行于你要的那条线的，然后把直线下移几个坐标，然后取直线上方的白色区域，然后再取每一列的最大值，示例代码如下：

from random import randint
from certifi import where
import cv2
import numpy as np
from scipy import optimize as op

def f_1(x, A, B):
    return A * x + B

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,binary = cv2.threshold(gray,80,255,cv2.THRESH_BINARY)
shape = binary.shape
xs = [randint(50,250) for _ in range(20)]
xs.sort()
ys = [min(np.where(binary[:,x]>0)[0]) for x in xs]
A, B = op.curve_fit(f_1, xs, ys)[0]
print(A,B)
x = np.arange(0,shape[1])
y = A*x+B+3
coors = []
for i,j in zip(x,y):
    if len(np.where(binary[:,i]>0)[0])>0 and np.where(binary[:,i]>0)[0][0]<j:
        coors.append([[i,np.where(binary[:,i]>0)[0][0]]])
cv2.drawContours(img,np.array(coors),-1,(0,0,255),2,cv2.LINE_AA)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()