算法问题，如何在python和opencv中找到角度代码边界的像素数

一个新手在这里，我正在研究python/opencv关于空间关系的问题，我需要从p点找到范围（0，alpha）内的白色像素数，你知道怎么做吗，或者有什么工具。
这里有两幅图片很好地描述了我的问题
我看到的原始二值图像

从给定的点p开始，我需要计算角度创建的形状内有多少白色像素

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如果有我可以实现的算法解决方案或任何opencv函数，请告诉我。

Lol，@Fiver在我完成示例编码之前就找到了它。好吧，我是这么做的

我创建了一组三个点（原始点、远离右侧的点和与给定角度匹配的旋转点）

我用这三点画了两条线。我使用copyMakeBorder在图像外部创建一个方形边缘，用我画的线创建一个闭合形状。然后我使用findContours，我知道我将得到三个轮廓（除了当角度=0时，但我们忽略它）

第一个轮廓将是整个矩形，因为我选择了树层次结构（它是父级）。在这两个孩子的轮廓中，我把他们分为大的和小的，然后根据给定的角度选择我想要制作面具的那一个

标记图像

只是面具

注：当角度==0或abs（角度）==180时，此方法将失败。当角度=0时，只有两个轮廓，因此代码将崩溃。当abs（angle）=180时，它将任意选择一个轮廓

导入cv2
输入数学
将numpy作为np导入
#将列表转换为整数元组
def tup（点）：
返回（int（点[0]），int（点[1]）；
#翻译一个观点
def translate2D（点、目标、符号）：
点[0]+=目标[0]*符号；
点[1]+=目标[1]*符号；
#旋转一个点
def旋转2d（点，度）：
#打开
x、 y=点；
rads=数学弧度（度）；
#触发
rcos=数学cos（rads）；
rsin=数学sin（rads）；
#轮换
点[0]=x*rcos-y*rsin；
点[1]=x*rsin+y*rcos；
#加载图像
img=cv2.imread（“blub.png”）；
灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY）；
#点和角度
点=[100150]；
角度=-60；#负数是逆时针的
#创建投影
xproj=[点[0]+img.shape[1]，点[1]]；
rot=xproj[：]；
平移2d（旋转，点-1）；
旋转2d（旋转、角度）；
平移2d（旋转，点，1）；
#创建副本并绘制线
掩码=np.零（img.shape[：2]，np.uint8）；
掩码=cv2.线（掩码，tup（点），tup（xproj），（255），1）；
掩模=cv2.直线（掩模，tup（点），tup（rot），（255），1）；
边界=1；
mask=cv2.copyMakeBorder（mask，border，border，border，border，cv2.border_常量，无，（255））；
#轮廓（除非为0度，否则应始终为3度）
_，等高线，u=cv2.找到的轮廓（遮罩，cv2.RETR_树，cv2.CHAIN_近似简单）；
印刷品（透镜（轮廓））；
#比较两个孩子的轮廓
一，二=等高线[1:]；
如果cv2.轮廓面积（一）>cv2.轮廓面积（二）：
大=一；
小=两个；
其他：
大=两个；
小=一；
#检查我们应该画哪一张
如果abs（角度）>=180：
con=小；
其他：
con=大；
cv2.绘制轮廓（灰色，[con]，-1，（0），-1）；
掩模=cv2.inRange（灰色，100255）；
#画图
img[mask==255]=（0,0200）；
img=cv2.直线（img，tup（点），tup（xproj），（0255,0），1）；
img=cv2.直线（img，tup（点），tup（rot），（0255,0），1）；
#计数
打印（“白色像素：”+str（np.计数非零（掩码））；
#展示
cv2.imshow（“面具”，面具）；
cv2.imshow（“blub”，img）；
cv2.waitKey（0）；

编辑：

如果您想将其推广到两点+角度（不仅仅是沿x轴投影）的情况，我们可以使用相同的算法，但只需将x投影点替换为沿向量的投影点

导入cv2
输入数学
将numpy作为np导入
#沿p2的直线延伸p2
def扩展（p1、p2、项目长度）：
#获取单位向量
dx=p2[0]-p1[0]；
dy=p2[1]-p1[1]；
dist=math.sqrt（dx*dx+dy*dy）；
dx/=dist；
dy/=dist；
#计划
dx*=项目长度；
dy*=项目长度；
返回[dx，dy]；
#将列表转换为整数元组
def tup（点）：
返回（int（点[0]），int（点[1]）；
#翻译一个观点
def translate2D（点、目标、符号）：
点[0]+=目标[0]*符号；
点[1]+=目标[1]*符号；
#旋转一个点
def旋转2d（点，度）：
#打开
x、 y=点；
rads=数学弧度（度）；
#触发
rcos=数学cos（rads）；
rsin=数学sin（rads）；
#轮换
点[0]=x*rcos-y*rsin；
点[1]=x*rsin+y*rcos；
#加载图像
img=cv2.imread（“blub.png”）；
灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY）；
#获得图像分辨率
h、 w=惯性形状[：2]；
#点和角度
点=[100150]；
角度=-60；#负数是逆时针的
#第二点
p2=[150,90]；
#创建投影
#xproj=[点[0]+img.shape[1]，点[1]]；
投影=延伸（点，p2，h*w）；
rot=投影[：]；
平移2d（旋转，点-1）；
旋转2d（旋转、角度）；
平移2d（旋转，点，1）；
#创建副本并绘制线
掩码=np.零（img.shape[：2]，np.uint8）；
掩模=cv2.直线（掩模，tup（点），tup（投影），（255），1）；
掩模=cv2.直线（掩模，tup（点），tup（rot），（255），1）；
边界=1；
mask=cv2.copyMakeBorder（mask，border，border，border，border，cv2.border_常量，无，（255））；
#轮廓（除非为0度，否则应始终为3度）
_，等高线，u=cv2.找到的轮廓（遮罩，cv2.RETR_树，cv2.CHAIN_近似简单）；
印刷品（透镜（轮廓））；
#比较两个孩子的轮廓
一，二=等高线[1:]；
如果cv2.轮廓面积（一）>cv2.轮廓面积（二）：
大=一；
小=两个；
其他：
大=两个；
小=一；
#检查我们应该画哪一张
如果abs（角度）>=180：
con=小；
其他：
con=大；
cv2.绘制轮廓（灰色，[con]，-1，（0），-1）；
掩模=cv2.inRange（灰色，100255）；
#画图
img[mask==255]=（0,0200）；
cv2.线路（img、tup（点