python - 获取图像中红色的坐标(0.01*dst.max()) - python

Question

我正在解决一个问题，以获取图像中特定颜色的坐标。所以我遇到了下面的代码，我不知道第四行和第五行。有人可以解释为什么使用 0.01 * dst.max() 的概念吗？提前致谢。

b, g, r = cv2.split(img)
gray = np.float32(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY))
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
dst = np.where((dst > 0.01 * dst.max()) & (r > 130) & (g < 100) & (b < 100), dst, 0)
img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 255, 0]
coord = np.where(np.all(img == (0, 255, 0), axis=-1))
coorarray = zip(coord[0], coord[1])

Answer 1

• 代码给出了图像中“角”的坐标。

  dst > 0.01 * dst.max() 
  

是“cornerHarris”进行的“角点”检测的阈值。 在“角”信号有意义的情况下(dst > 0.01 * dst.max())，您创建一个新的空白图像，并仅将感兴趣的像素设为黑色:

    img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 255, 0]. 

然后它确定那些黑色像素的坐标:

     coord = np.where(np.all(img == (0, 255, 0), axis=-1))

• 在您的情况下，如果您想进行特定的颜色检测，则不需要“dst”线，您必须对颜色进行选择:

  colorSelection = (r == 130) & (g == 100) & (b == 100) ### select your color rgb
  img[colorSelection] = [0, 255, 0] ### create a black/white image
  coord = np.where(np.all(img == (0, 255, 0), axis=-1)) ### find the coordinate of your interesting pixels