如何逐行统计图像中绿色与白色像素的数量及占比？

修改思路 #

原代码实现了整幅图像的绿色、白色像素统计，要实现逐行统计，只需遍历图像掩码的每一行，对每行单独进行像素计数与占比计算即可。核心是针对每行的掩码数据单独处理，同时可以选择输出该行内的占比或占总像素的占比。

完整实现代码 #

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像并获取尺寸信息
img_s = Image.open('img_15.png')
width, height = img_s.size
total_pixels = width * height

# 加载图像并转换为HSV色彩空间（用于精准识别绿色）
img = cv2.imread('img_15.png')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义绿色的HSV阈值范围，生成绿色区域掩码
lower_green = (40, 100, 100)
upper_green = (100, 255, 255)
mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)

# 逐行统计并输出结果
print(f"图像总像素数: {total_pixels}")
print("="*60)
for row_idx in range(height):
    # 提取当前行的掩码数据
    current_row = mask[row_idx, :]
    # 统计当前行绿色像素数量（掩码中非零值对应绿色区域）
    green_count = np.count_nonzero(current_row)
    # 计算当前行白色像素数量
    white_count = width - green_count
    
    # 计算占比：该行内占比 + 占总像素占比
    green_row_ratio = (green_count / width) * 100
    green_total_ratio = (green_count / total_pixels) * 100
    white_row_ratio = (white_count / width) * 100
    white_total_ratio = (white_count / total_pixels) * 100
    
    # 格式化输出该行统计结果
    print(f"第 {row_idx+1} 行统计:")
    print(f"  绿色像素数: {green_count} | 占该行比例: {green_row_ratio:.2f}% | 占总像素比例: {green_total_ratio:.2f}%")
    print(f"  白色像素数: {white_count} | 占该行比例: {white_row_ratio:.2f}% | 占总像素比例: {white_total_ratio:.2f}%")
    print("-"*60)

# 保存生成的绿色掩码图像
cv2.imwrite('img_15_mask.png', mask)

# 显示掩码窗口（按任意键关闭）
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

关键说明 #

1. HSV色彩空间：相比RGB，HSV能更精准地筛选绿色，避免光照等因素干扰
2. 逐行遍历：通过range(height)遍历每一行索引，提取对应行的掩码数据进行统计
3. 双维度占比：同时输出该行内的像素占比和占整幅图像总像素的占比，满足不同统计需求
4. 输出格式化：用分隔线和清晰的字段标注，让统计结果更易读

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FRECEENA FRANCIS