从Python中的图像中获取所需的零件，并找到该零件中的缺陷像素

Question

我正在做一个项目，我必须根据屏幕的图像找到屏幕的缺陷像素。现在，我已经使用了opencv，并为轮廓应用了掩码，得到了屏幕区域和缺陷像素。但我一直在寻找缺陷像素的位置。为了找到我使用过的有缺陷的像素，红色是主要颜色：

现在，我需要找到没有附加在"data_red"中和轮廓内的红色像素的位置。期待解决方案！提前感谢您。red=[i表示Image_data中的i]对于红色的i：如果i>175：data_red.append(i(

应用掩模之前的图像，应用掩模之后，只有红色部分保持红色，其他部分变为黑色

现在我需要显示不满足条件的红色像素位置，>175。

Answer 1

使用Numpy。

import numpy as np
# get red from somewhere
red_np = np.array(red)
data_red = red_np[red_np > 175]
# and for the ones not appended
not_appended = np.argwhere(data_red <= 175)

这将返回一个numpy数组，其中包含数组data_red中值低于175的所有元素的位置。