对于二值化图像的不连续的像素点，已知各个像素点的坐标，怎么让各个像素点之间连线起来，python代码

可以使用OpenCV库来实现二值图像的连通性分析，然后根据连通域概念即可完成像素点的连接。以下是一个简单的实现示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', 0)

# 连通性分析
connectivity = 8
output = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity, cv2.CV_32S)

# 获取连通域信息
labels = output[1]
stats = output[2]

# 将连通域中心点之间的连线画出
img_connectivity = np.zeros_like(img)
for i, stat in enumerate(stats):
    cx, cy = stat[0] + int(stat[2] / 2), stat[1] + int(stat[3] / 2)
    for j in range(i + 1, len(stats)):
        cx_, cy_ = stats[j][0] + int(stats[j][2] / 2), stats[j][1] + int(stats[j][3] / 2)
        cv2.line(img_connectivity, (cx, cy), (cx_, cy_), 255, 1)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img_connectivity)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，先使用cv2.connectedComponentsWithStats()函数对二值化图像进行了连通性分析，得到每个连通域的位置信息。然后，根据每个连通域的中心点位置，用cv2.line()函数将中心点之间的连线画出，得到图像的连通性信息。