通过标注的图片索引原图对应位置图像

weixin_30793643

于 2018-08-03 16:31:00 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： json

原文链接：http://www.cnblogs.com/mrc-369-com/p/9414913.html

本文介绍了一种处理灰度图像的方法，并通过设定阈值筛选像素坐标进行存储及读取，实现对特定像素的标记与展示。

import cv2
import json

img= cv2.imread(r"C:\Users\Uaena\Desktop\123.jpg")
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sq = img.shape

l=sq[0] #行
w=sq[1] #列
list=[]
print(l,w)
for i in range(l):
    for j in range(w):
            if img[i,j] < 180:
                continue
            else:
                list.append((i,j,))
f= open("text.xlsx","w")#打开一个写文件，json（将列表转换成字符串形式储存，要使用时也可恢复列表形式）用法
f.write(json.dumps(list) )
f.close()

import json

f=open("text.xml","r" )
list=json.loads(f.read())
img= cv2.imread(r"C:\Users\Uaena\Desktop\11.jpg")
sq=img.shape
l=sq[0]
w=sq[1]
for i in range(l):
     for j in range(w):
         if [i,j]in list:
             # print([i,j])
             continue
         else:
             img[i,j]=[255,0,0]
cv2.imshow("1",img)
cv2.imwrite(r"C:\Users\Uaena\Desktop\only.jpg",img)
cv2.waitKey()