可以使用图像处理库来实现按顺序获取形成曲线的白色像素的坐标。以下是一个示例代码，使用Python的OpenCV库来实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像，将灰度值大于阈值的像素设为白色，小于阈值的像素设为黑色
_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
    # 遍历轮廓的每个点
    for point in contour:
        # 获取白色像素点的坐标
        x, y = point[0]
        # 在图像上绘制白色像素点的坐标
        cv2.circle(image, (x, y), 1, (0, 255, 0), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，使用阈值将灰度图像二值化，将灰度值大于阈值的像素设为白色，小于阈值的像素设为黑色。然后，使用findContours函数查找图像中的轮廓。遍历每个轮廓，再遍历轮廓的每个点，获取白色像素点的坐标，并在原图像上绘制这些坐标点。最后，显示结果图像。

请注意，此代码仅适用于二值图像。如果要处理的图像不是二值图像，可能需要进行一些预处理步骤，例如使用阈值或边缘检测等方法。