在图片中绘制对角线的算法

如何解决在图片中绘制对角线的算法

我需要在图片（不规则矩阵）上绘制最接近主要对角线的东西。 我已经知道，对于常规格式，格式如下：

for (i = 0; i < row; i++) {
    for (j = 0; j < column; j++) {
        if(i==j){
             matrix[row][column] = color_of_diagonal;
        }
    }
  }

但是将其适应于矩形显然是不同的... 我看到了一些笔记算法，但是我对他们的工作并不十分了解。有人可以帮助我吗？

P.S .：如果可以解释一种在图像上绘制多条“对角线”的方法，那也很酷，但这不是主要问题。

解决方法

首先，您可以使用像OpenCV这样的库吗？如果是这样，那么类似

# c++ code here,I am rusty a bit (we know that matrix is r rows,c cols.)
aspect = (float)c/r
for (int i = 0; i < r; i++)
    matrix[i][(int)(aspect*i)] = color_of_diagonal

否则，您需要进行一些插值或具有锯齿状的线条。

r,c = 100,200
mat = np.zeros((r,c))
aspect = c/r
for i in range(10):
    mat[i,int(i*aspect)]=255
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(mat)
plt.show()

因此，此代码在每一行的对角线上找到相应的点。我用python编写了相同的代码，这就是结果

100*137

当图片为O(r)（任意类型）时的另一张图片

还要注意，复杂度非常低，它是r，其中O(r*c)是行数，而您的代码将是{{1}}