在二维点云中查找孔答案

【问题标题】：Finding holes in 2d point cloud在二维点云中查找孔
【发布时间】：2018-05-17 12:46:22
【问题描述】：

我有一组二维点。它们是标准笛卡尔网格系统上的 X、Y 坐标。有谁知道一种方法来实现（最好在 Python 中）一种算法，该算法将隔离每个“孔的区域”，以便找到每个孔的最大直径。

以下是实际点集的示例：

更新：

我设法用固定数量的簇来隔离每个区域，但是如何根据“洞的区域”的数量来定义簇的数量？

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import  ipyvolume.pylab as p

dat     = xyz
xycoors = dat[:,0:2]


fit = KMeans(n_clusters=5).fit(xycoors)
clus_datas={i: xycoors[np.where(fit.labels_ == i)] for i in 
range(fit.n_clusters)}

clus_1=clus_datas[0]
clus_2=clus_datas[1]
clus_3=clus_datas[2]
clus_4=clus_datas[3]
clus_5=clus_datas[4]



min_bloc=np.array(nuage)
fig = p.figure(width=1000)
fig.xlabel='x'
fig.ylabel='z'
fig.zlabel='y'

p.scatter(clus_1[:,1], clus_1[:,1]*0, clus_1[:,0], color="black", size=.1)     
p.scatter(clus_2[:,1], clus_2[:,1]*0, clus_2[:,0], color="red",  size=.1) 
p.scatter(clus_3[:,1], clus_3[:,1]*0, clus_3[:,0], color="green",  size=.1) 
p.scatter(clus_4[:,1], clus_1[:,1]*0, clus_4[:,0], color="bleu",  size=.1)     
p.scatter(clus_5[:,1], clus_2[:,1]*0, clus_5[:,0], color="red", size=.1) 

p.squarelim()
p.show()

结果：

【问题讨论】：

您能否编辑您的问题以解释“将找到每个孔的最大直径”与 2d 点集之间的关系？看起来您的屏幕截图有一些红色圆圈。你只是想找出这些的内径吗？
是的，这正是我需要的
查找“最大内切圆”问题，这是您要解决的问题。请注意，您需要为此隔离集群。 IMO，由于噪音，这将是对孔直径的非常差的估计。
@YvesDaoust 如何根据“孔的面积”数定义簇数？
@bestyasser：对不起，不明白你的意思。

标签： python geometry 2d computational-geometry point-clouds

【解决方案1】：

已解决 Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)根据估计的簇数识别每个孔，可以使用Convex hull计算直径

【讨论】：