识别图像中黑色部分的位置

Question

我需要知道黑色部分的位置，如下图所示

到目前为止，我可以通过here给出的代码获得图像中最大轮廓的坐标，即没有黑色部分的图像。

例如，第一张图像的坐标（1598 x 1288）：

（请注意**cv2.approxPolyDP()**输出的坐标为(y,x)，与惯例相反）

[column# row#]

[[[ 1 358]]

[[ 1 1288]]

[[ 1598 1288]]

[[1598 1]]

[[677 1]]

[[677 358]]

在这种情况下，我可以找到黑色补丁的坐标，如下所示：

1）由于补丁位于左上方（假设我们知道这一点），因此必须有2对坐标，如[min.col.# , row#]。在这里，[1 358] and [1 1288]。从中获取最小行＃（here 358）。这将是黑色补丁的最大行＃。 （假设左上角是[1 1]而非[0 0]）

2）搜索[some_col.# 358]之类的坐标（从上一步中提取的行＃）。在这里，我们得到[677 358]。因此677是黑色补丁的最大列＃。

3）黑色补丁的点数变为[1 1], [1 358], [677 358], [677 1]

这当然是一种非常笨拙的确定坐标的方法，还需要了解补丁的位置（左上，右上，右下，左下）。

确定轮廓后，应该很容易知道黑色斑块的坐标。

你有什么建议？

除了查找轮廓和边界矩形外，还有其他在图像中查找黑色斑点的方法，如链接中所示？