2个像素之间的距离

Question

来自软件开发，我是图像处理的新手。我尝试获取形状为 numpy 数组 (100, 100, 3) 的图像中两个像素之间的距离。

例如，我想找到图像中蓝色像素 (0, 0, 255) 和红色像素 (255, 0, 0) 之间的距离，我尝试使用 for 循环或 np.where() ... 但是没有成功。距离可能是图像中两个索引之间的某种差异（这些颜色的像素可能更多，因此至少是图像中的第一个）

知道怎么做吗？

编辑：我正在像这样捕获我的屏幕的一部分：

screen = np.array(pyautogui.screenshot(region=(80,120,100,100)))

现在我想在图像中找到蓝色的像素和红色的像素以及它们之间的距离

Answer 1

让我们从测试图像开始。它是 400x300 像素的灰色 (192)，具有：

• 20,10 处的红色 3x3 正方形，
• 300,200 处的蓝色 3x3 正方形

现在这样做：

import numpy as np
import PIL
import math

# Load image and ensure RGB - just in case palettised
im=Image.open("a.png").convert("RGB")

# Make numpy array from image
npimage=np.array(im)

# Describe what a single red pixel looks like
red=np.array([255,0,0],dtype=np.uint8)

# Find [x,y] coordinates of all red pixels
reds=np.where(np.all((npimage==red),axis=-1))

这给出：

(array([10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12]),
 array([20, 21, 22, 20, 21, 22, 20, 21, 22]))

现在让我们做蓝色像素：

# Describe what a single blue pixel looks like
blue=np.array([0,0,255],dtype=np.uint8)

# Find [x,y] coordinates of all blue pixels
blues=np.where(np.all((npimage==blue),axis=-1))

这给出：

(array([200, 200, 200, 201, 201, 201, 202, 202, 202]),
 array([300, 301, 302, 300, 301, 302, 300, 301, 302]))

所以现在我们需要从第一个红色到第一个蓝色像素的距离

dx2 = (blues[0][0]-reds[0][0])**2          # (200-10)^2
dy2 = (blues[1][0]-reds[1][0])**2          # (300-20)^2
distance = math.sqrt(dx2 + dy2)