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python - 图像上沿折线/曲线的有序点列表

问题描述

我有一些折线/多曲线组合的图像。我的目标是沿着这些折线/多曲线恢复点的有序列表。

使用 opencv connectedComponents 我可以隔离图像中的每条折线/曲线，然后我尝试通过以下步骤获得有序的点序列：

    num_labels, labels_im = cv2.connectedComponents(input_image)     
    ske = skimage.morphology.skeletonize(labels_im==1)
    x,y =np.where(ske)
    cnt = np.vstack([x,y]).T.reshape(-1, 1, 2)        
    recovered_points = cv2.approxPolyDP(cnt, 100, False)

但是，recovered_points 中的点并不沿着原始折线，它们是原始折线上的点，但按光栅顺序，从让到右，从下到上，这不是我想要的。下面你可以看到 input_image（原始图像）、骨架图像和恢复的点（注意它们是旋转出来的）。 在此处输入图像描述

我还尝试在 input_image 的连接组件上使用 findContours，然后在轮廓上使用 approxPolyDP，但这些是原始折线周围的轮廓，因此recovered_points 在一侧沿着折线移动，在另一侧沿着折线返回并关闭第一点，这不是我想要的。请参阅下面提取的轮廓的图像。

在此处输入图像描述

在 opencv 或 scikit-image 或其他库中是否有沿原始折线/曲线恢复有序点？

标签： pythonopencvimage-processingcomputer-visionscikit-image

解决方案

我编写了一个名为skan的库，用于在 Python 中进行骨骼图像分析，它可以满足您的需求，尽管它对您来说可能太重了。但它解决了您遇到的相同问题，即您需要遍历像素邻居，这在 Python 中很慢。（它使用Numba来提高速度。）skan.Skeleton类会做你想做的事，具体来说，skeleton.path(0)会给你第 0 条路径的像素索引，并skeleton.coordinates[skeleton.path(0)]给你它们的坐标。

特别是您的代码：

import cv2
import skimage.morphology
from skan import Skeleton

# [... missing code...]
num_labels, labels_im = cv2.connectedComponents(input_image)     
skeleton_image = skimage.morphology.skeletonize(labels_im==1)
skeleton = Skeleton(skeleton_image)
path_coordinates = skeleton.coordinates[skeleton.path(0)]

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