如何找到最右边黑色像素的位置答案

【问题标题】：How to find the location of the rightmost black pixel如何找到最右边黑色像素的位置
【发布时间】：2016-07-18 15:23:42
【问题描述】：

在框架内显示笑脸的黑白图像。

我想要的是找出笑脸最右边的位置。（在这种情况下，黑色应在图像的“184,91”左右）

我希望通过使用下面列出图像中的颜色，然后看看可以进一步寻找什么。

from PIL import Image
im = Image.open("face.jpg")
print im.convert('RGB').getcolors() # or print im.getcolors()

但是它返回None，我被卡住了。

我怎样才能获得脸部的最正确点？

【问题讨论】：

不是问题的答案，但你知道有更多的黑点是星空边框吗？
@tobias_k，感谢您的评论。我在想是否有办法将搜索限制在某个范围内，例如从“40,30”到“200,160”等。
嗯，你可以crop 图片，但是你需要知道笑脸的大小（为了不裁剪太多）来确定笑脸的大小......跨度>
好的。你能分享一种方法来检测图像中最正确的彩色点（将其作为裁剪图像）吗？谢谢。
不幸的是，我不能（否则我会有）；我可以重现给出 None 的方法，但恐怕我知道的 PIL 太少，无法提供帮助。

标签： python numpy image-processing python-imaging-library scikit-image

【解决方案1】：

这是我想出的解决方案：

import numpy as np
from skimage import io

img = io.imread('https://i.stack.imgur.com/sbqcu.jpg', as_grey=True)

left, right, top, bottom = 25, 25, 20, 20
crop = img[top: -bottom, left:- right]
threshold = .85
smiley = crop < threshold

rows, cols = np.nonzero(smiley)
rightmost = cols.max()
indices = np.nonzero(cols==rightmost)

for r, c, in zip(rows[indices], cols[indices]):
    print('(%d, %d)' % (r + top, c + left))

上面的代码产生：

(87, 184)
(88, 184)
(89, 184)
(90, 184)
(91, 184)
(92, 184)
(93, 184)
(94, 184)
(95, 184)
(96, 184)
(97, 184)
(98, 184)

这与笑脸的最右边有一条垂直的直线是一致的。

必须仔细选择阈值以避免检测到噪声像素：

threshold = .95
io.imshow(crop < threshold)

【讨论】：

【解决方案2】：

作为一种间接的方式，也许我可以： 1.移除框架 2.修剪白色

剩下的是核心图像本身。如果核心图像是规则图案，图像的维度可以告诉坐标。

from PIL import Image

img = Image.open("c:\\smile.jpg")
img2 = img.crop((30, 26, 218, 165))  # remove the frame
img2.save("c:\\cropped-smile.jpg")

Trim whitespace using PIL 教如何去除圆圈白色部分。

def trim(im):
    bg = Image.new(im.mode, im.size, im.getpixel((0,0)))
    diff = ImageChops.difference(im, bg)
    diff = ImageChops.add(diff, diff, 2.0, -100)
    bbox = diff.getbbox()
    if bbox:
        return im.crop(bbox)

im = Image.open("c:\\cropped-smile.jpg")
im = trim(im)
im.save("c:\\final-smile.jpg")

现在获取核心图像的尺寸。

im = Image.open("c:\\final-sbqcu.jpg")
w, h = im.size

我得到的是 131,132。所以 131,66 应该是图像最右边的点。

【讨论】：

但是这个 131,66 是笑脸最右边的位置，而不是整个图像中最右边的位置。