从图像中提取多边形

Question

我有一个带有不同颜色的简单多边形的图像 (PNG)。鉴于左上角的坐标为 [0,0]，我需要对这些多边形进行序列化。我已经尝试过 gdal_polygonize 并且我对结果几乎很满意，但是有一个问题。看看this triangle我想得到角点和它们的顺序来知道它们中的哪些是链接在一起的。所以我期望的坐标是 [30.0, 23.0], [30.0, 504.0], [511.0, 504.0], [30.0, 23.0]。我试过 gdal_polygonize.py 但是当我尝试时

gdal_polygonize -8 triangle.png triangle 

我得到了数百个坐标，因为它将斜边的每个像素都计为多边形的一个角。我能做些什么？必须有一些算法，但我能找到的只是从 3d 对象中提取多边形的算法等等:(

我不确定，但也许 this 是我的问题的解决方案，但由于我在 R 方面不太好，我想知道，我是否可以使用 R 脚本，如果可以，它看起来如何?

Answer 1

gdal_polygonize 非常精确，它遵循每个像素的轮廓。这使行为变得容易且可预测。您显然想对您的图像进行一些解释，在这种情况下，像素化对角线实际上是一条直线，但这并不明显，因此它实际上取决于您的应用程序。

对于复杂的矢量化有很多选择，你可以看看 Scikit 图像，例如： http://freeconnection.blogspot.nl/2013/07/vectorize-image-with-python-scikit-image.html

对于这个简单的示例，有一些更简单的技巧，但它们是否可用实际上取决于实际应用程序。

给定您的三角形图像，以及来自gdal_polygonize 的结果。您可以使用ogr2ogr 转换输出并提供简化值1。

ogr2ogr -simplify 1 output.shp input.shp

我认为该值是以输入的单位提供的，鉴于缺乏空间参考系统，它仍然是一个“像素”。

在结果上运行ogrinfo 会显示多边形中的剩余顶点：

ogrinfo -al triangle_sim.shp    
POLYGON ((30 23,30 504,511 504,511 503,30 23))

我不确定为什么还剩下一个“单像素”步骤，从 511 504 到 511 503。这可能是由于 OGR 使用的简化算法的性质。提高简化容差似乎不起作用。虽然它接近您想要的，但您可以使用不同的软件尝试相同的方法（使用简化算法），看看是否能得到想要的结果。