不相交线段的多边形化

2024-10-17 06:20:20 发布

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问题如下:我得到了一个png文件: example.png

  • 我使用skimage.segmentation.chan_vese的chan-vese进行过滤

    • 它返回一个黑白的png文件
  • 我用cv2.ximgproc.createFastLineDetector()检测新png文件周围的片段

    • 它返回一个段的列表

但线段列表表示不相交的线段

我使用两种简单的方法来对这一段列表进行多边形化:

-似乎cv2.ximgproc.createFastLineDetector()创建了一个几乎连续的列表,所以我只是通过创建新的段来加入:

import import skimage.segmentation as seg
import  skimage.filters as filters 
from PIL import Image, ImageDraw, ImageOps
import numpy as np
from skimage import data, img_as_float
import cv2 as cv2

points =Image.open(png_file)
points = ImageOps.grayscale(points)
points = np.asarray(points)
image_gray = points
points = img_as_float(points)
points = seg.chan_vese(points, mu=0.01, lambda1=2, lambda2=1, tol=1e-10, max_iter=2000,init_level_set="checkerboard")
print("seg done")
Image.fromarray(points).save("chan_vese.png")

输出为output.png

points =Image.open("chan_vese.png")
points = ImageOps.grayscale(points)
points = np.asarray(points)
#Create default parametrization LSD
lsd = cv2.ximgproc.createFastLineDetector()
#Detect lines in the image
lines = lsd.detect(points)
#Draw detected lines in the image
drawn_img = lsd.drawSegments(image_gray,lines)
#Show image
Image.fromarray(drawn_img).save(output_png) 
#we got the segments now, but they are disjoints 

我得到了这张上面有片段的图片是为了有一个想法:output_segments.png

list_segment = []
for segment in self.lines:
     list_segment.append(segment[0])

new_lines = []
for i, segment in enumerate(list_segment):
     if i < len(list_segment)-1:
            new_lines.append([[list_segment[i][2], list_segment[i][3], list_segment[i+1][0], list_segment[i+1][1]]])
     else: 
            new_lines.append([[list_segment[i][2], list_segment[i][3], list_segment[0][2], list_segment[0][3]]])

但是这个列表不是连续的,所以我得到了一些类似的人工制品 我得到了这个输出:output.png

  • 第二个是取norm2中最近的一个:
        for i, segment in enumerate(list_segment):
            new_lines.append([segment])
            dist_min = float("inf")
            for j , segment2 in enumerate(list_segment):
                if np.array_equal(segment, segment2):
                    distance1 = calcul_distance_points(segment[2], segment[3], segment2[0], segment2[1])
                    if distance1 < dist_min:
                        dist_min = distance1
                        new_lines.append(([[segment[0], segment[1], list_segment[j][0], list_segment[j][1]]]))

这种方法的问题是我可以跳过边

我觉得这对我的问题很有帮助,但我想找一个简单的方法来解决

你有什么建议来避免这种潜在的跳跃吗

PS:这个算法的目的,是在最后用这个多边形创建一个遮罩


Tags: inimageimport列表pngassegmentcv2
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-10-17 06:20:20

所以我使用另一个库来解决这个问题:OpenCV-python

我们还得到了段(不是不相交的)的检测,但是具有具有函数findContours的层次结构。层次结构很有用,因为该函数检测不同的多边形。这意味着我们与其他方法(如本文中的explain)的连接没有问题

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