计算图像中两点之间的白色像素

根据 the Bresenham line drawing algorithm ,确实有

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

点之间的像素 p1 和 p2 (不计算像素 P1 或 P2 )

这条线是一条1像素粗的线。

请注意,像素的数量并不对应于点之间的欧几里得距离,而是对应于L-无穷远距离,也称为最大范数、棋盘距离或 Chebyshev distance .

编辑: 更新后的问题完全不同。以上为上限。

要计算两点之间直线上的实际白色像素数,需要绘制该直线。上面的维基百科链接提供了有关 这个 绘制线条的算法。 Here is a very simple implementation in MATLAB ,应该易于转换为python。虽然不是真正画线,但您将读取像素值,并计算白色的像素值。

@本·琼斯建议用python实现bresenham的算法。不必那么复杂。下面是一个简单的python脚本,它查找两点之间直线上的所有像素(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'))

这将产生输出:

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

现在只剩下读取这些坐标上的像素值,并确定它们是否为白色。

如果你使用的是线性算法 Bresenham's ,并且正如您所描述的,这两个点都在粗白线上,那么这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,假设整行都在白色区域,组成一行宽度为1的像素的数目 max( dx, dy ) ,给定或获取一个像素,取决于是否要包括端点。