在图像处理领域中，矩形区域的坐标计算是一个非常常见的需求。在使用OpenCV进行图像处理时，通过快速计算黑白图像矩形区域的坐标，我们可以方便地进行图像分析、对象检测等操作。

首先，我们需要加载一张黑白图像，并对其进行二值化处理。在OpenCV中，可以使用`cv2.imread()`函数加载图像，并使用`cv2.cvtColor()`函数将其转换为灰度图像。接下来，可以使用`cv2.threshold()`函数将图像进行二值化处理，将大于阈值的像素设置为255（白色），将小于阈值的像素设置为0（黑色）。

python
import cv2
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

接下来，我们可以通过计算矩形区域的轮廓来获取其坐标。在OpenCV中，可以使用`cv2.findContours()`函数来查找图像中的轮廓。该函数会返回一个包含所有轮廓坐标的列表。

python
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在找到轮廓后，我们可以通过遍历轮廓列表来获取每个矩形区域的坐标。在每个轮廓中，可以使用`cv2.boundingRect()`函数来计算矩形区域的边界框坐标。该函数会返回一个四元组，表示矩形区域的左上角坐标（x，y）以及宽度和高度（w，h）。

python
# 遍历轮廓
for contour in contours:
  # 计算边界框坐标
  x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
  
  # 打印坐标信息
  print("矩形区域坐标：({}, {}), 宽度：{}, 高度：{}".format(x, y, w, h))

通过以上步骤，我们可以快速计算出黑白图像中矩形区域的坐标。这些坐标信息可以帮助我们进行后续的图像处理操作，例如裁剪矩形区域、计算矩形区域的面积等。

总结起来，通过使用OpenCV，我们可以轻松快速地计算黑白图像矩形区域的坐标。首先，我们需要加载图像并进行二值化处理。然后，通过计算轮廓和边界框坐标，我们可以获取矩形区域的位置和大小信息。这些信息可以为后续的图像处理操作提供便利。

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