计算图像中两点之间的白色像素
知识寻求者
我找到了这条粗白线的起点和终点，这些是[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来寻找我的解决方案，但没有找到任何方法。我怎样才能找到那个？
我努力寻找大致的起点和终点是：
for y in range(height):
for x in range(width):
....
....
print(p1," , ",p2)
现在我在下一步面临麻烦。即计算这两个点之间的白色像素数。
克里斯·伦戈
根据Bresenham 画线算法，正好有
max(abs(p1.x - p2.x), abs(p1.y - p2.y)) - 1
点p1和之间p2的像素（不计算像素p1或p2）。
这条线是一条 1 像素的粗线。
请注意，像素数不对应于点之间的欧几里得距离，而是对应于 L 无穷大距离，也称为最大范数、棋盘距离或切比雪夫距离。
编辑：更新的问题完全不同。以上将是上限。
要计算两点之间线上的实际白色像素数，您需要绘制该线。上面的维基百科链接给出了详细的算法来画线。这是在 MATLAB 中的一个非常简单的实现，应该很容易转换为 Python。虽然不是实际绘制线条，而是读取像素值，并计算白色的值。
@Ben Jones 提出了 Bresenham 算法的 Python 实现。没必要那么复杂。这是一个简单的 Python 脚本，它在两点之间的直线上查找所有像素（从上面链接的 MATLAB 版本翻译）：
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。
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