将一组点变成单个像素

Question

我有一张包含 4 组点的黑白图像，我需要将每组转换为一个点。

我的想法是按距离查找删除点，​​所以如果一个像素可能与另一个像素相距 20 像素，我会转而删除一个并保留另一个，并重复该过程直到我只有 4 个像素，但它没有看起来性能不太好。

有没有更好的方法可以做到这一点？

谢谢

图片：

Answer 1

您的想法与可行的解决方案相去甚远。您可以制作一个简单的算法，其工作原理如下：

• 以光栅顺序扫描图像，直到遇到一个白色像素，

• 从这个像素，通过种子填充擦除整个连接组件，

• 恢复初始像素并继续扫描到图像的末尾。

删除，

• 将当前像素设置为黑色，

• 递归所有白色邻居（您可以考虑具有公共边缘的四个像素，也可以考虑与角接触的四个像素）。

请注意，如果连接的组件组件很大，可能会发生堆栈溢出。还要注意图像的边缘像素（缺少一些邻居）。

这种算法非常有效，因为它只会访问黑色像素一次，而白色像素只会访问两次（白色时一次，擦除后第二次）。

Answer 2

这是一个可能的解决方案。基本上，我检测原始图像上的四个斑点，获取它们的边界框并计算它们的质心。我用质心到flood-fill这个位置用黑色，然后在同一个位置画一个像素。

但是，您的图像是巨大且压缩的。我调整了它的大小（如果你不想调整它的大小，你可以将scalePercent 保留在100），将其转换为grayscale 然后threshold 它 - 正如我所说，你的图像被压缩并且一些像素不是真正的白色，因此阈值处理给了我一个真正的二值图像：

# imports:
import cv2

# Set image path
imagePath = "C://opencvImages//"
imageName = "juPHJ.jpg"

# Read image:
inputImage = cv2.imread(imagePath + imageName)

# Resize percent:
scalePercent = 20

# Calculate new dimensions:
newWidth = int(inputImage.shape[1] * scalePercent / 100)
newHeight = int(inputImage.shape[0] * scalePercent / 100)

# Resize image
inputImage = cv2.resize(inputImage, (newWidth, newHeight))

# Input deep copy
inputCopy = inputImage.copy()

# Convert BGR to grayscale:
grayInput = cv2.cvtColor(inputImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Get binary image via Otsu:
_, binaryImage = cv2.threshold(grayInput, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

现在，让我们提取白色斑点，获取它们的边界框，计算质心并相应地计算flood-fill：

# Extract blobs:
contours, _ = cv2.findContours(binaryImage, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Loop through the blobs, get their bounding boxes:
for i, c in enumerate(contours):

    # Get blob bounding box:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    # Compute centroid:
    cx = int(x + 0.5 * w)
    cy = int(y + 0.5 * h)

    # Flood-fill at the center:
    fillPosition = (cx, cy)
    fillColor = (0, 0, 0)
    cv2.floodFill(binaryImage, None, fillPosition, fillColor, loDiff=(10, 10, 10), upDiff=(10, 10, 10))

    # Draw a pixel at the center:
    binaryImage[cy, cx] = 255

    # Show new Image:
    cv2.imshow("New Image", binaryImage)
    cv2.waitKey(0)

这是输出（不过，您必须真正放大才能看到单个像素）：