Преобразование открытой кривой в список упорядоченных пикселей: тестовый код Python с numpy - PullRequest
Новая
       14

Преобразование открытой кривой в список упорядоченных пикселей: тестовый код Python с numpy

2 голосов
/ 08 июня 2011

У меня есть изображение открытой кривой в массиве пустяков, и мне нужно построить список координат точек, упорядоченных в соответствии с их положением на кривой.Я написал черновой сценарий , используя numpy и mahotas.Это не может быть оптимальным.

Я знаю, что OpenCV может сделать это для замкнутой кривой.Может ли OpenCV сделать то же самое (быстрее) с открытой кривой?

Например, если исходная кривая: 

[[0 0 0 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 1 0 0]
 [0 0 1 0 0 1 0]
 [0 0 0 1 1 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0]]

Используя np.where(myarray==1), я могу получить индексы пикселей: 

(array([1, 1, 2, 2, 3, 3]), array([1, 4, 2, 5, 3, 4]))

Но это не то, что мне нужно.Мой скрипт выдает индексы с учетом порядка пикселей на кривой: 

i= 0 ( 1 , 1 )
i= 1 ( 2 , 2 )
i= 2 ( 3 , 3 )
i= 3 ( 3 , 4 )
i= 4 ( 2 , 5 )
i= 5 ( 1 , 4 )

Я хотел бы оптимизировать свой скрипт.Есть идеи?

1 Ответ

3 голосов
/ 23 июня 2011

Предполагая, что в матрице / изображении присутствует только одна кривая, и что каждая точка на кривой имеет от 1 до 2 соседей, следующая функция обеспечит необходимые вам результаты.

Он работает, беря точку, ближайшую к верхнему левому углу, и формируя цепочку точек, итеративно находя ближайшую точку, которая еще не была посещена, до тех пор, пока не останется больше точек. Для замкнутой кривой евклидово расстояние в квадрате между первой / конечной точками цепи будет меньше, чем 2. 

import numpy as np

def find_chain(mat):
  locs=np.column_stack(np.nonzero(mat))
  chain=[np.array([0,0])]
  while locs.shape[0]>0:
    dists=((locs-np.vstack([chain[-1]]*locs.shape[0]))**2).sum(axis=1)
    next=dists.argmin()
    if dists.min()<=2 or len(chain)==1:
      chain.append(locs[next,:])
      locs=locs[np.arange(locs.shape[0])!=next,:]
    else:
      chain=[chain[0]]+chain[1::][::-1]
  return np.vstack(chain[1::]),((chain[1]-chain[-1])**2).sum()<=2

Для открытой кривой: 

>>> mat1=np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
...                [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0],
...                [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
...                [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
...                [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> points,isclosed=find_chain(mat1)
>>> points
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3],
       [3, 4],
       [2, 5],
       [1, 4]])
>>> isclosed
False

А для замкнутой кривой: 

>>> mat2=np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
...                [0, 0, 1, 0, 0],
...                [0, 1, 0, 1, 0],
...                [0, 1, 0, 1, 0],
...                [0, 0, 1, 0, 0],
...                [0, 0, 0, 0, 0]])
>>> points,isclosed=find_chain(mat2)
>>> points
array([[1, 2],
       [2, 1],
       [3, 1],
       [4, 2],
       [3, 3],
       [2, 3]])
>>> isclosed
True

И кривая, где начальная точка (ближайшая точка к началу координат) разделяет кривую на две части. 

>>> mat3=np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
...                [0, 1, 1, 1, 0],
...                [0, 1, 0, 0, 0],
...                [0, 1, 0, 0, 0],
...                [0, 0, 0, 0, 0],
...                [0, 0, 0, 0, 0]])
>>> points,isclosed=find_chain(mat3)
>>> points
array([[1, 3],
       [1, 2],
       [1, 1],
       [2, 1],
       [3, 1]])
>>> isclosed
False
...