python - Voronoi 图的等高线坐标

Question

我目前正在做一个项目。对于形状为 1000*1000 的图像中给定的一组点坐标，我想计算与这些点相关的 Voronoi 域边界上的像素坐标。

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.Voronoi.html

就像 scipy 中给出的示例一样。

如何获取那些黑线和虚线的坐标列表（在 (0,0) 到 (2, 2) 的区域内）。

比如(0, 0.5), (0.5, 0.5), (1.0, 0.5), (1.5, 0.5), (2.0, 0.5)。也许它还需要一些后期处理，因为这些坐标代表图像中的像素位置。

标签： pythonopencvcomputer-vision

Answer 1

如果您可以摆脱纯 OpenCV 中的实现，则可以通过在点云z = (x - px)^2 + (y - py)^2的每个点处渲染（例如，在 OpenGL 或 DirectX 中）抛物面，(px, py)打开 z 缓冲，并使用每个抛物面都有不同的颜色。这是有效的，因为根据定义，每个 Voronoi 域的点都用它们最接近的顶点的颜色着色，并z = (x - px)^2 + (y - py)^2准确地表示该距离（平方）。因此，您在整个图像上渲染所有抛物面，并让 z 缓冲区告诉您哪个在哪个前面，因此最接近每个顶点。

一旦你渲染了图像，通过它来查找哪些像素位于不同颜色区域的边界上会产生你的答案。