Вот один очень простой способ сделать это с помощью Python / OpenCV, если я понимаю ваш вопрос. Преобразуйте изображение в оттенки серого и затем используйте np.where ().
import cv2
import numpy as np
# create red image
img = np.full((10,10,3), (0,0,255), dtype=np.uint8)
# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# get coordinates (y,x) --- alternately see below for (x,y)
yx_coords = np.column_stack(np.where(gray >= 0))
print (yx_coords)
print ('')
# get coordinates (x,y)
xy_coords = np.flip(np.column_stack(np.where(gray >= 0)), axis=1)
print (xy_coords)
Возвращает для (x, y):
[[0 0]
[1 0]
[2 0]
[3 0]
[4 0]
[5 0]
[6 0]
[7 0]
[8 0]
[9 0]
[0 1]
[1 1]
[2 1]
[3 1]
[4 1]
[5 1]
[6 1]
[7 1]
[8 1]
[9 1]
[0 2]
[1 2]
[2 2]
[3 2]
[4 2]
[5 2]
[6 2]
[7 2]
[8 2]
[9 2]
[0 3]
[1 3]
[2 3]
[3 3]
[4 3]
[5 3]
[6 3]
[7 3]
[8 3]
[9 3]
[0 4]
[1 4]
[2 4]
[3 4]
[4 4]
[5 4]
[6 4]
[7 4]
[8 4]
[9 4]
[0 5]
[1 5]
[2 5]
[3 5]
[4 5]
[5 5]
[6 5]
[7 5]
[8 5]
[9 5]
[0 6]
[1 6]
[2 6]
[3 6]
[4 6]
[5 6]
[6 6]
[7 6]
[8 6]
[9 6]
[0 7]
[1 7]
[2 7]
[3 7]
[4 7]
[5 7]
[6 7]
[7 7]
[8 7]
[9 7]
[0 8]
[1 8]
[2 8]
[3 8]
[4 8]
[5 8]
[6 8]
[7 8]
[8 8]
[9 8]
[0 9]
[1 9]
[2 9]
[3 9]
[4 9]
[5 9]
[6 9]
[7 9]
[8 9]
[9 9]]