При работе с задачами обработки изображений и компьютерного зрения часто встречаются сценарии, в которых нам необходимо анализировать содержимое изображения построчно. Одной из таких задач является подсчет количества белых пикселей в строке изображения. В этой статье мы рассмотрим различные методы достижения этой цели, сопровождаемые примерами кода.

Метод 1: использование Python и OpenCV
OpenCV — это популярная библиотека компьютерного зрения, предоставляющая богатый набор функций для задач обработки изображений. Вот пример того, как вы можете подсчитать белые пиксели в строке с помощью OpenCV:

import cv2
import numpy as np
def count_white_pixels_per_row(image_path):
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    _, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    white_pixels_per_row = np.sum(binary_image == 255, axis=1)
    return white_pixels_per_row

Метод 2: использование Python и Pillow
Pillow — еще одна популярная библиотека для задач обработки изображений в Python. Вот пример того, как вы можете посчитать белые пиксели в строке с помощью Pillow:

from PIL import Image
def count_white_pixels_per_row(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert("L")
    binary_image = image.point(lambda x: 255 if x > 127 else 0, mode="1")
    white_pixels_per_row = [sum(row) for row in binary_image.getdata()]
    return white_pixels_per_row

Метод 3: использование NumPy
NumPy — мощная библиотека для числовых вычислений на Python. Используя возможности манипулирования массивами, мы можем эффективно подсчитывать белые пиксели в строке:

import numpy as np
from PIL import Image
def count_white_pixels_per_row(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert("L")
    binary_image = np.array(image) > 127
    white_pixels_per_row = np.sum(binary_image, axis=1)
    return white_pixels_per_row

В этой статье мы рассмотрели три различных метода подсчета количества белых пикселей в строке изображения. Для достижения нашей цели мы использовали библиотеки OpenCV, Pillow и NumPy. В зависимости от ваших конкретных требований и доступных вам библиотек вы можете выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Используя эти методы, вы можете эффективно анализировать содержимое изображения построчно для различных приложений компьютерного зрения.