如何确定相对于x轴像素范围的像素强度？

Question

我想查看颜色相对于图像宽度的分布。也就是说，如果（黑白）图像的宽度为720像素，那么我想得出一个结论，即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，我需要对720x1 px的图像进行切片，然后需要检查这些值并将其分配给w.r.t.宽度720像素。但是我不知道如何以合适的方式应用它？

编辑：我在C ++中使用OpenCV 4.0.0。

示例情况：在第一张图像中，很明显右侧像素为白色。我想获取此密集线或区域的估计坐标。浅粉红色区域是我感兴趣的区域，红色边框是我要找到它的区域。

Answer 1

如果要获得图像连续列的最小连续范围，该列包含比图像其余部分更多的白色，则需要先计算每列中白色像素的数量。假设我们有一张720x500的图像（高500像素，宽720像素）。然后，您将获得由720个元素组成的数组Arr，它们分别等于每列中的白色像素数（1x500）。

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]++;
        }
    }
}

您需要在此数组中找到满足条件Sum（Arr [0到A-1]）+ Sum（Arr [B + 1到Width-1]）的最小范围[A; 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";

如果您预先计算所有[0; i]的范围是从0到宽度-1。比起RangeSum(Arr, A, B)来计算PrecalculatedSums[B] - PrecalculatedSums[A]（复杂度为O（1））。