使用OpenCV进行Canny边缘检测后如何提取边缘对应的x/y坐标

cv.Canny()返回的edges是单通道uint8类型的numpy数组，其中像素值为255的位置就是检测到的边缘点，0为非边缘区域，你可以通过以下两种方式提取所有边缘点的x/y坐标：

方法1：使用numpy原生接口实现 #

# 提取所有值为255的像素坐标，返回结果第一个数组为y坐标，第二个为x坐标
y_coords, x_coords = np.where(edges == 255)
# 拼接为(x,y)格式的坐标数组
edge_coords = np.column_stack((x_coords, y_coords))

注意：numpy数组的索引顺序为「行优先」，对应图像的y轴在前、x轴在后，提取后需要调换顺序才符合常规的图像坐标系逻辑

方法2：使用OpenCV内置接口（性能更优） #

# 直接提取所有非零像素的坐标，squeeze用于去除多余的维度
edge_coords = cv.findNonZero(edges).squeeze()

该方法返回的数组每个元素直接为(x,y)格式的边缘坐标，无需手动调整顺序，处理大尺寸图像时效率比numpy方法更高。

补充说明 #

如果你需要将边缘点按独立的轮廓分组，可以在edges结果上调用cv.findContours()接口，会直接返回每个轮廓对应的独立坐标集合。

你可以通过以下代码验证提取结果：

# 打印前10个边缘坐标
print(edge_coords[:10])

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