a = [ np.nonzero(img)[2][i] for i in range(len(np.nonzero(img)[2])) ・・・の改良

このような画像があったとする。
※1小さな正方形は、ピクセル単位を表す。
この画像を、一行目から上から下へ順番に、最も最左端にある黒のピクセルの列番号を、配列に格納していくプログラムを考える。
※2ただし、黒がない行は、配列に最右端の列番号（5）を格納する。

以下のようなプログラムが考えられる（考えて貰った）が、

python
1import numpy as np
2from PIL import Image
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4# colabとdriveを同期
5from google.colab import drive
6drive.mount('/content/drive')
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8# colabに、driveの1.pngという活字入力で「1」と入力したpngファイルをimg[0]に読み込み
9img = [np.array(Image.open('drive/My Drive/1.png'))]
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11# forを使っているが、実質1回ループしているだけなので必要なし、img[0]の色を反転（1行目）後、2値化（2行目）し、横144px,縦132px（3行目）に変換。 
12for i in range(1):
13       img[i] = (img[i] > 128) * 255
14       img[i].resize((144 , 132))
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16# 表示範囲を省略せず1900まで拡大
17np.set_printoptions(threshold=19000)
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19a = [ np.nonzero(img)[2][i] for i in range(len(np.nonzero(img)[2])) if i == 0 or np.nonzero(img)[2][i] < np.nonzero(img)[2][i-1]]

このプログラムの
a = [ np.nonzero(img)[2][i] for i in range(len(np.nonzero(img)[2])) if i == 0 or np.nonzero(img)[2][i] < np.nonzero(img)[2][i-1]]
この部分が、その機能をほぼ果たしていると考えられる。
つまり、おそらく、a[0]には1行目の黒の列番号である1が入り、
a[1]には3が入る。
しかし、ここで１つ問題があり、
このプログラムは、※2の条件を満たしておらず、黒のない行は無かった事になる。
※2の条件を満たすよう改良すると、どのようになるか？（大幅な改良も認められる