如何提取Numpy数组格式图像中黑色曲线最高点坐标并添加红色标记

• 图像坐标说明：OpenCV中灰度图的shape为(高度, 宽度)，行索引从上到下递增（行号越小位置越靠上），列索引从左到右递增。
• 黑色曲线的灰度值远低于白色背景，先做二值化反转处理，让曲线像素值为255，背景为0，方便检索。
• 逐列遍历图像，每列只取最顶部的曲线像素（即该列第一个值为255的像素，行号最小），避免粗曲线的多个像素干扰。
• 所有列的顶部曲线像素中，行号最小的就是上方曲线的最高点。

import numpy as np
import cv2 as cv2

# 读入灰度图
b = cv2.imread("graph.png", 0)
# 二值化反转：曲线变为255，背景变为0，可根据实际图像调整阈值
# 也可使用OTSU自适应阈值：ret, thresh = cv2.threshold(b, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
ret, thresh = cv2.threshold(b, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 初始化最高点坐标：初始行号设为图像最大高度（最底部）
min_row = b.shape[0]
peak_col = 0

# 逐列遍历
for col in range(thresh.shape[1]):
    # 获取当前列所有曲线像素的行索引
    curve_rows = np.where(thresh[:, col] == 255)[0]
    if len(curve_rows) > 0:
        # 取该列最靠上的曲线像素行号
        col_top_row = curve_rows[0]
        # 更新全局最高点
        if col_top_row < min_row:
            min_row = col_top_row
            peak_col = col

# 转彩色图像方便画红框
img_color = cv2.cvtColor(b, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
# 画10x10大小的红框，可自行调整框的大小和厚度
cv2.rectangle(img_color, (peak_col - 5, min_row - 5), (peak_col + 5, min_row + 5), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("peak_marked", img_color)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果图像存在噪点，可在二值化后添加一行形态学开运算去除噪点：

thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, np.ones((3,3), np.uint8))

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