image-processing - 从图像文件中提取坐标

Question

如何获取图像中（绘制的）线的坐标数组？坐标应相对于图像边框。输入： *.img 。输出坐标数组（固定步长）。任何第三方软件可以做到这一点？例如存在高对比度差异 - 白色背景和彩色黑色线条；或红色和绿色等。

例子：

Answer 1

哦，你的意思是非直线。您需要定义一条“线”。直观地说，您可能指的是图像的一个连接区域，其中轴长度与中轴与边缘之间的距离之间的纵横比很高（即相对较长和较窄，即使它环绕）。可能的方法：

• 阈值或按颜色选择。也许根据颜色直方图按颜色选择，或按照此处所述进行色调分离：Adobe Photoshop-style posterization and OpenCV，然后调用 scipy.ndimage.measurements.label()

• 对于上面的每个区域，skeletonize。有用的教程：“使用 OpenCV-Python 进行骨架化”。但是，您可能还需要到边缘的距离，因此请使用skimage.morphology.medial_axis (..., return_distance=True)

• 对骨架进行某种清理/过滤以删除短分支等。考虑您的特定用途，并假设您的线条不循环，您可以在骨架中找到最长的单条路径。在这里，您还可以根据其骨架中最长路径的长度（相对于到边缘的距离）来确定形状是否为“线”。不确定如何在 opencv 中最好地做到这一点，但 Fiji/ImageJ 中的“Analyze Skeleton”可以让您按分支长度进行过滤。

• 剩下的是原始“线”形状的最细长的中轴。您可以将其重新采样到您喜欢的某个步骤，或者使用样条曲线等进行拟合。

由于您想要做的事情的性质，很难想出一个适用于一系列图像的示例代码。这可能需要一些仔细的调整。我建议使用一小组图像（语料库），在它们上运行任何版本的算法并手动检查结果，直到结果非常好，然后在大型语料库上尝试。

编辑：原始答案，仅适用于直线：

您可能想要使用霍夫变换（OpenCV 教程）。

Python 示例代码：使用 OpenCV 进行水平线检测

编辑：与用于骨架化的示例代码的相关问题：如何获得一条完整的中间轴线，其垂直线穿过它？