如何確定x軸像素范圍的像素強度？

Question

我想看看相對於圖像寬度的顏色分布。 也就是說，如果（黑白）圖像的寬度為720像素，那么我想得出結論：與圖像的其余部分相比，特定范圍（例如像素[500,720]）具有更多的白色。 我想的是，我需要一片720x1像素的圖像，然后我需要檢查這些值並將它們分配為寬度為720像素。 但我不知道我能以合適的方式應用它的方式嗎？

編輯：我使用OpenCV 4.0.0和C ++。

示例案例：在第一張圖片中，很明顯右側像素是白色的。 我想獲得這條密集線或區域的估計坐標。 淡粉色區域是我感興趣的地方，紅色邊框是我想要找到它的范圍。

Answer 1

如果要獲得包含比圖像其余部分更多白色的最小連續圖像列范圍，則需要先計算每列中的白色像素數。 讓我們假設我們有一個720x500（500像素高，720像素寬）的圖像。 比你將獲得一個720個元素的數組Arr ，它們分別與每列（1x500）中的白色像素數相等。

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]++;
        }
    }
}

你需要在這個數組中找到滿足條件Sum（Arr [0到A-1]）+ Sum（Arr [B + 1到Width-1]）<Sum（Arr [A到A]的最小范圍[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";

如果你預先計算所有[0;]的總和，你可以優化代碼。 i]范圍，i從0到寬度 - 1.你可以將RangeSum(Arr, A, B)為PrecalculatedSums[B] - PrecalculatedSums[A] （在O（1）復雜度中）。