计算图像中两点之间的白色像素

Question

我找到了这条粗白线的起点和终点，它们是[234, 2] 和[134, 397]。现在我想直接计算位于这两个点之间的白色像素的数量。我的目的是计算不在粗线上的白色像素的数量。我想计算位于 1 像素宽度线上的白色像素。我对 Python 很陌生。我花了一整天的时间寻找解决方案，但没有找到任何方法。我怎么能找到那个？

我寻找大致起点和终点的努力是：

for y in range(height):
    for x in range(width):
         ....
          ....
    print(p1," , ",p2)

现在我在下一步遇到了麻烦。即计算这两个点之间的白色像素数。

Answer 1

根据the Bresenham line drawing algorithm，正好有

max(abs(p1.x - p2.x), abs(p1.y - p2.y)) - 1

p1 和 p2 之间的像素（不包括 p1 或 p2 的像素）。

这条线是 1 像素粗的线。

注意像素的数量不是对应点之间的欧几里得距离，而是对应L-infinity距离，也叫max-norm，棋盘距离或者Chebyshev distance。

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编辑：更新后的问题完全不同。以上将是上限。

要计算两点之间的直线上的实际白色像素数，您需要绘制那条线。上面的 Wikipedia 链接详细介绍了绘制线条的 算法。 Here is a very simple implementation in MATLAB，应该很容易翻译成 Python。虽然不是实际画线，而是读取像素值，然后计算白色的值。

@Ben Jones 提出了 Bresenham 算法的 Python 实现。不需要那么复杂。这是一个简单的 Python 脚本，它可以在两点之间的直线上找到所有像素（从上面链接的 MATLAB 版本翻译而来）：

p1 = np.array([0,0])
p2 = np.array([7,4]) % Two example points.

p = p1
d = p2-p1
N = np.max(np.abs(d))
s = d/N
print(np.rint(p).astype('int'))
for ii in range(0,N):
   p = p+s;
   print(np.rint(p).astype('int'))

这会产生输出：

[0 0]
[1 1]
[2 1]
[3 2]
[4 2]
[5 3]
[6 3]
[7 4]

现在剩下的就是读取这些坐标处的像素值，并确定它们是否为白色。

Answer 2

如果您使用像Bresenham's 这样的线算法，并且正如您所描述的那样，两个点都在粗白线上，那么两个点之间的白色像素数实际上是这样的：

num_white_pixels = max(abs(pt0[0] - pt1[0]), abs(pt0[1] - pt1[1]))

因为，想必整条线都会落在白色区域，而组成一条宽度为1的线的像素数正好是max( dx, dy )，给还是取一个像素，就看你要不要包括结尾点。