Получить координаты двоичного изображения и отсортировать их по часовой стрелке, начиная с точки

Question

Я работаю с двоичными изображениями, представляющими контуры (взятые через cv2.Canny), и я хочу получить координаты каждого контура по часовой стрелке, начиная с первой точки как пересечение изображения и горизонтальной линии, расположенной в центреизображения.Предполагая, что изображение, которое я хочу использовать, является круговым контуром, я хотел бы получить что-то вроде этого (предполагая, что Y уменьшается по вертикали, как это делает matplotlib.pyplot.imshow): Я попытался с помощью следующего кода:

indices = numpy.where(edges == [255]) #edges is the contour image
print(indices)

Но это решение сортирует координаты из верхней части изображения.Я пробовал и другое решение, найденное в Интернете, но ни одно из них не подходит для этой задачи.

Answer 1

Я переработаю свою идею из этого ответа , включающего функцию arctan2 из numpy.

Это входное изображение, подобное этому:

На выходе будет такой график:

Вот код, который, как мы надеемся, самоочевиден:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate artificial image
img = np.zeros((400, 400), np.uint8)
center = (150, 150)
img = cv2.circle(img, center, 100, 255, 1)
cv2.imwrite('images/img.png', img)

# Find contour(s)
cnts, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# Center contour
cnt = np.squeeze(cnts[0]) - center

# Calculate atan2 values, and sort
val = np.sort(np.arctan2(cnt[:, 0], cnt[:, 1]))
idx = np.argsort(np.arctan2(cnt[:, 0], cnt[:, 1]))

# atan2 uses (1, 0) as starting point, so correct by 1/2 * pi
corr = np.where(val <= (-0.5 * np.pi))[0][-1]

# Build final indices
indFinal = np.concatenate((idx[corr - 1:], idx[0:corr]))
x = cnt[indFinal, 0]
y = cnt[indFinal, 1]

# Generate plot
ax = plt.subplot(121)
plt.plot(x)
plt.title('x')
ax = plt.subplot(122)
plt.plot(y)
plt.title('y')
plt.savefig('images/plot.png')

Предупреждение: вогнутые контуры могут привести к искажению результатов.