如何确定x轴像素范围的像素强度？

Question

我想看看相对于图像宽度的颜色分布。 也就是说，如果（黑白）图像的宽度为720像素，那么我想得出结论：与图像的其余部分相比，特定范围（例如像素[500,720]）具有更多的白色。 我想的是，我需要一片720x1像素的图像，然后我需要检查这些值并将它们分配为宽度为720像素。 但我不知道我能以合适的方式应用它的方式吗？

编辑：我使用OpenCV 4.0.0和C ++。

示例案例：在第一张图片中，很明显右侧像素是白色的。 我想获得这条密集线或区域的估计坐标。 淡粉色区域是我感兴趣的地方，红色边框是我想要找到它的范围。

Answer 1

如果要获得包含比图像其余部分更多白色的最小连续图像列范围，则需要先计算每列中的白色像素数。 让我们假设我们有一个720x500（500像素高，720像素宽）的图像。 比你将获得一个720个元素的数组Arr ，它们分别与每列（1x500）中的白色像素数相等。

const int Width = img.cols;
int* Arr = new int[Width];
for( int x = 0; x < Width; x++ ) {
    Arr[x] = 0;
    for( int y = 0; y < img.rows; y++ ) {
        if ( img.at<cv::Vec3b>(y,x) == cv::Vec3b(255,255,255) ) {
            Arr[x]++;
        }
    }
}

你需要在这个数组中找到满足条件Sum（Arr [0到A-1]）+ Sum（Arr [B + 1到Width-1]）<Sum（Arr [A到A]的最小范围[A; B] B]）。

// minimum range width is guaranteed to be less or equal to (Width/2 + 1)
int bestA = 0, minimumWidth = Width/2 + 1;
int total = RangeSum(Arr, 0, Width-1);
for (int i = 0; i < Width; i++) {
    for (int j = i; j < Width && j < i + minimumWidth; j++) {
        int rangeSum = RangeSum(Arr, i, j);
        if (rangeSum > total - rangeSum) { 
            bestA = i; 
            minimumWidth = j - i + 1; 
            break;
        }
    }
}

std::cout << "Most white minimum range - [" << bestA << ";" << bestA + minimumWidth - 1 << "]\n";

如果你预先计算所有[0;]的总和，你可以优化代码。 i]范围，i从0到宽度 - 1.你可以将RangeSum(Arr, A, B)为PrecalculatedSums[B] - PrecalculatedSums[A] （在O（1）复杂度中）。