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我在一个 numpy 数组中有一条开放曲线的图像，我需要建立一个根据它们在曲线上的位置排序的点坐标列表。我使用 numpy 和 mahotas编写了一个草稿脚本。它可能不是最佳的。

我知道 OpenCV 可以为闭合曲线做到这一点。OpenCV 可以用开放曲线做同样的事情（更快）吗？

例如，如果原始曲线是：

[[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]]

使用np.where(myarray==1)，我可以获得像素的索引：

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

但这不是我需要的。我的脚本产生的索引考虑了曲线上像素的顺序：

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

我想优化我的脚本。有任何想法吗？

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假设矩阵/图像中只有一条曲线，并且曲线上的每个点都有 1 到 2 个邻居，以下函数将提供您需要的结果。

它的工作原理是获取最靠近左上角的点，并通过迭代查找尚未访问过的最近点来形成点链，直到没有其他点为止。对于闭合曲线，链上第一个/最后一个点之间的平方欧几里得距离将小于 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

对于开放曲线：

>>> 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

对于闭合曲线：

>>> 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

还有一条曲线，起点（离原点最近的点）将曲线一分为二。

>>> 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
于 2011-06-23T16:44:44.693 回答