在 Python 中从图像中提取每个像素的 x,y 坐标

假设我有一个彩色图像，已将其加载到尺寸为 (200 x 300 x 3) 的 numpy 数组中。图像中总共有 60,000 个像素。我试图提取从开始的每个像素的宽度，高度（x，y）坐标左上角表示像素 1，使得：

pixel#   x    y
1        0    0
2        1    0
.
.
301      0    1
302      1    1
.
.
60,000   299 199   

我很想使用 for 循环以更手动的方式执行此操作，但是是否有库或更有效的方法来获取每个像素的这些坐标值？

假设我理解你的问题，这是使用 Python/OpenCV 实现这一点的一种非常简单的方法。将图像转换为灰度，然后使用 np.where()。

import cv2
import numpy as np

# create red image
img = np.full((10,10,3), (0,0,255), dtype=np.uint8)

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# get coordinates (y,x) --- alternately see below for (x,y)
yx_coords = np.column_stack(np.where(gray >= 0))
print (yx_coords)

print ('')

# get coordinates (x,y)
xy_coords = np.flip(np.column_stack(np.where(gray >= 0)), axis=1)
print (xy_coords)

(x,y) 的返回值：

[[0 0]
 [1 0]
 [2 0]
 [3 0]
 [4 0]
 [5 0]
 [6 0]
 [7 0]
 [8 0]
 [9 0]
 [0 1]
 [1 1]
 [2 1]
 [3 1]
 [4 1]
 [5 1]
 [6 1]
 [7 1]
 [8 1]
 [9 1]
 [0 2]
 [1 2]
 [2 2]
 [3 2]
 [4 2]
 [5 2]
 [6 2]
 [7 2]
 [8 2]
 [9 2]
 [0 3]
 [1 3]
 [2 3]
 [3 3]
 [4 3]
 [5 3]
 [6 3]
 [7 3]
 [8 3]
 [9 3]
 [0 4]
 [1 4]
 [2 4]
 [3 4]
 [4 4]
 [5 4]
 [6 4]
 [7 4]
 [8 4]
 [9 4]
 [0 5]
 [1 5]
 [2 5]
 [3 5]
 [4 5]
 [5 5]
 [6 5]
 [7 5]
 [8 5]
 [9 5]
 [0 6]
 [1 6]
 [2 6]
 [3 6]
 [4 6]
 [5 6]
 [6 6]
 [7 6]
 [8 6]
 [9 6]
 [0 7]
 [1 7]
 [2 7]
 [3 7]
 [4 7]
 [5 7]
 [6 7]
 [7 7]
 [8 7]
 [9 7]
 [0 8]
 [1 8]
 [2 8]
 [3 8]
 [4 8]
 [5 8]
 [6 8]
 [7 8]
 [8 8]
 [9 8]
 [0 9]
 [1 9]
 [2 9]
 [3 9]
 [4 9]
 [5 9]
 [6 9]
 [7 9]
 [8 9]
 [9 9]]