如果我知道颜色（RGB），如何获得像素坐标？答案

【问题标题】：How to get pixel coordinates if I know color(RGB)?如果我知道颜色（RGB），如何获得像素坐标？
【发布时间】：2018-12-12 08:47:24
【问题描述】：

我使用 Python、opencv 和 PIL。

image = cv2.imread('image.jpg')

color = (235, 187, 7)

如果我知道像素颜色，我如何获得像素坐标(x, y)？

【问题讨论】：

JPEG 有损。祝你好运。
好吧，我用 PNG thx。需要像素搜索
使用cv2.inRange()，例如参见here
这个答案展示了如何简单快速地做到这一点......stackoverflow.com/a/51091479/2836621
@AlexanderReynolds cv2.inRange() 如果您想要特定范围内的像素，将会有所帮助。这里 OP 想要特定像素颜色的所有坐标。

标签： python python-3.x opencv python-imaging-library

【解决方案1】：

这是一个 numpythonic 解决方案。 Numpy 库尽可能加快操作速度。

假设颜色为：color = (235, 187, 7)

indices = np.where(img == color)

我使用 numpy.where() 方法检索两个数组的元组索引，其中第一个数组包含颜色像素的 x 坐标 (235, 187, 7)，第二个数组包含 y 坐标这些像素。

现在indices 返回如下内容：

(array([ 81,  81,  81, ..., 304, 304, 304], dtype=int64),
 array([317, 317, 317, ..., 520, 520, 520], dtype=int64),
 array([0, 1, 2, ..., 0, 1, 2], dtype=int64))

然后我使用 zip() 方法获取包含这些点的元组列表。

coordinates = zip(indices[0], indices[1])

但如果您注意到这是一张具有三个通道的彩色图像，每个坐标将重复三次。我们必须只保留唯一的坐标。这可以使用set() 方法完成。

unique_coordinates = list(set(list(coordinates)))

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试类似：

color = (235, 187, 7)
im = Image.open('image.gif')
rgb_im = im.convert('RGB')
for x in range(rgb_im.size()[0]):
    for y in range(rgb_im.size()[1]):
        r, g, b = rgb_im.getpixel((x, y))
        if (r,g,b) == colour:
            print(f"Found {colour} at {x},{y}!")

但是getpixel can be slow，所以看看使用pixel access objects。

另请注意，返回的值可能取决于图像类型。例如，pix[1, 1] 返回单个值，因为 GIF 像素引用 GIF 调色板中的 256 个值之一。

另请参阅此 SO 帖子：Python and PIL pixel values different for GIF and JPEG，此 PIL Reference page 包含有关 convert() 函数的更多信息。

顺便说一句，您的代码可以很好地处理.jpg 图像。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用以下内容：

    import numpy as np

    # for color image
    color = (75, 75, 75)
    pixels = np.argwhere(img == color)

输出（它重复相同的坐标三次（颜色数））：

[[   0   28    0]
 [   0   28    1]
 [   0   28    2]
 [   0   54    0]
 [   0   54    1]
 [   0   54    2]
 ................]

为了避免它做以下事情（对不起代码可读性）：

    pixels = pixels[::3][:, [0, 1]]

输出：

[[   0   28]
 [   0   54]
 ...........]

对于灰度图像，它看起来更好：

    color = (75)
    pixels = np.argwhere(img == color)

输出：

[[   0   28]
 [   0   54]
 ...........]

【讨论】：

【解决方案4】：

import PIL #The reason I use PIL and not opencv is that I find pillow 
#(which is imported with 'PIL') a very useful library for image editing.

image = PIL.Image.open('Name_image') #the image is opened and named image
f = image.load() #I'm not sure what the load() operation exactly does, but it 
# is necesarry.

color = (235, 187, 7) # the Red Green Blue values that you want to find the 
#coordinates of
PixelCoordinates = [] # List in which all pixel coordinates that match 
#requirements will be added.

#The lines of code below check for each pixel in the image if the RGB-values 
# are equal to (235, 187, 7)
for x in image.size[0]:
    for y in image.size[1]:
        if f[x,y] == color:
            PixelCoordinates.append([x,y])

【讨论】：

考虑添加一些代码解释。还有，题中用到了opencv，所以试着说一下为什么选择PIL。

【解决方案5】：

这是一个仅使用 cv2 库的解决方案

import cv2

blue = int(input("Enter blue value: "))
green = int(input("Enter green value: "))
red = int(input("Enter red value: "))
path = str(input("Enter image path with image extension:"))
img = cv2.imread(path)
img= cv2.resize(img,(150,150))
x,y,z = img.shape

for i in range(x):
  for j in range(y):
    if img[i,j,0]==blue & img[i,j,1]==green & img[i,j,1]==red:
      print("Found color at ",i,j)

【讨论】：