看起来你已经搞定了红线轮廓的提取，现在就差把灰色区域上方的那部分红线坐标过滤掉对吧？核心思路就是先找到灰色闭合区域的底部边界，再筛选出红线中位于这个边界下方的点就行，我给你拆解具体步骤：

1. 先定位灰色区域的底部边界 #

首先得把灰色闭合区域的轮廓单独拎出来，这样才能确定它的“底部”在哪里（OpenCV里图像坐标是左上角为原点，y轴向下，所以底部对应最大的y值）。你可以通过颜色阈值或者轮廓面积来区分灰色区域：

方法一：通过颜色提取灰色区域 #

如果灰色区域的颜色比较固定，用HSV阈值分割最靠谱，代码示例：

# 转HSV空间，方便颜色筛选
hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 这里的灰色范围你可以用取色工具调整，适配你的图像
lower_gray = np.array([0, 0, 50])
upper_gray = np.array([180, 50, 200])
gray_mask = cv2.inRange(hsv, lower_gray, upper_gray)
# 提取灰色区域的轮廓，只取最外层的
gray_contours, _ = cv2.findContours(gray_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 假设面积最大的轮廓就是目标灰色区域
gray_contour = max(gray_contours, key=cv2.contourArea)
# 计算灰色区域的最大y值（底部位置）
gray_bottom_y = np.max(gray_contour[:, :, 1])

方法二：通过轮廓面积判断 #

如果灰色区域比红线大很多，也可以直接从已提取的contours里挑面积最大的那个当作灰色区域：

# 从所有轮廓中找到面积最大的（灰色区域）
gray_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
gray_bottom_y = np.max(gray_contour[:, :, 1])

2. 筛选红线的下方坐标 #

你已经把红线的坐标存在pix_array里了，现在只需要过滤出y值大于gray_bottom_y的点就行：

# 筛选出位于灰色区域下方的红线坐标
lower_red_points = pix_array[pix_array[:, 1] > gray_bottom_y]
# 输出结果，比如你之前要的最小x坐标
print("下方红线的最小x坐标：", min(lower_red_points[..., 0]))

3. 优化你的完整代码 #

我把你的原有代码补全并整合了上述逻辑，你可以直接参考：

import cv2
import numpy as np

def find_drawContours(path):
    src = cv2.imread(path)
    src = cv2.GaussianBlur(src, (3,3), 0)
    gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 用OTSU自动二值化，适配不同光照的图像
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    # OpenCV4+版本findContours返回两个值
    contours, hierachy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 步骤1：获取灰色区域的底部y值
    hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_gray = np.array([0, 0, 50])
    upper_gray = np.array([180, 50, 200])
    gray_mask = cv2.inRange(hsv, lower_gray, upper_gray)
    gray_contours, _ = cv2.findContours(gray_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    if not gray_contours:
        print("未检测到灰色区域")
        return
    
    gray_contour = max(gray_contours, key=cv2.contourArea)
    gray_bottom_y = np.max(gray_contour[:, :, 1])
    
    # 步骤2：提取红线坐标并筛选下方部分
    # 假设contours[0]是红线轮廓，如果不是可以换对应的索引
    pix_list = [point[0] for point in contours[0]]
    pix_array = np.array(pix_list)
    
    lower_red_points = pix_array[pix_array[:, 1] > gray_bottom_y]
    print("下方红线坐标：", lower_red_points)
    print("下方红线的最小x坐标：", min(lower_red_points[..., 0]))
    
    # 可视化结果，用绿色标记下方红线
    for point in lower_red_points:
        cv2.circle(src, tuple(point), 2, (0,255,0), -1)
    cv2.imwrite('img/res.lower_red.jpg', src)

额外提示 #

• 如果红线的轮廓是上下分开的两个独立轮廓，那你可以直接计算每个轮廓的y坐标中心，保留y中心更大的那个轮廓即可，不用逐个点筛选。
• 要是灰色区域的颜色阈值不好调，也可以尝试先提取红色线的mask，再用形态学操作去掉上方的部分，但不如先定位灰色区域精准。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jiguang Lu