如何正确获取矩形图像对角线像素？消除采样重复的方法

问题分析 #

你当前的实现通过计算对角线长度作为迭代步数，再按比例映射行列坐标，但浮点运算的舍入误差导致多个迭代步对应同一个像素，产生重复。这种按距离均匀采样的方式并不适配栅格图像的离散像素特性。

解决方案：Bresenham直线算法 #

Bresenham算法是计算机图形学中专门用于在栅格上生成直线的经典算法，它能精准选取最接近直线的离散像素，且每个像素仅被采样一次，完全适配你获取对角线像素的需求，同时支持任意分辨率的矩形图像。

Rust实现（适配image crate） #

针对你需要的右上角到左下角对角线（起点：(num_cols-1, 0)，终点：(0, num_rows-1)），实现代码如下：

use image::GenericImageView;

fn get_diagonal_pixels(img: &impl GenericImageView) -> Vec<(u32, u32)> {
    let num_cols = img.width();
    let num_rows = img.height();
    
    // 对角线起点（右上角）和终点（左下角）
    let mut x = num_cols - 1;
    let mut y = 0;
    let dx = 0i32 - (num_cols - 1) as i32; // x从宽-1到0，变化量为负
    let dy = (num_rows - 1) as i32 - 0i32; // y从0到高-1，变化量为正
    
    let mut err = dx + dy; // 误差项初始化
    let mut diagonal = vec![(x, y)];
    
    while x != 0 || y != num_rows - 1 {
        let e2 = 2 * err;
        // 判断是否需要调整x坐标
        if e2 >= dx {
            err += dx;
            x = x.saturating_sub(1); // 避免下溢，确保x最终到0
        }
        // 判断是否需要调整y坐标
        if e2 <= dy {
            err += dy;
            y = y.saturating_add(1); // 避免上溢，确保y最终到num_rows-1
        }
        diagonal.push((x, y));
    }
    
    diagonal
}

代码说明 #

1. 坐标适配：遵循image crate的坐标系（左上角为(0,0)），明确对角线的起止点为右上角和左下角。
2. 无浮点误差：全程使用整数运算控制误差项，避免舍入问题导致的重复像素。
3. 唯一像素保证：每一步迭代仅生成一个新的像素坐标，要么单独调整x/y，要么同时调整，确保所有坐标唯一。

替换原有代码后的使用示例 #

// 加载图像
let img = image::open("your_image.png").unwrap();
let diag_pixels = get_diagonal_pixels(&img);

// 提取亮度值（以RGB图像为例，计算标准灰度值）
let diag_brightness: Vec<f32> = diag_pixels
    .iter()
    .map(|&(x, y)| {
        let pixel = img.get_pixel(x, y);
        0.299 * pixel[0] as f32 + 0.587 * pixel[1] as f32 + 0.114 * pixel[2] as f32
    })
    .collect();

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ximtor