【发布时间】:2021-06-15 14:36:43
【问题描述】:
问题如下:我有一个 png 文件: example.png
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我使用
skimage.segmentation.chan_vese的 chan vese 过滤- 它返回一个黑白的 png 文件。
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我用
cv2.ximgproc.createFastLineDetector()检测我的新png文件周围的片段- 它返回一个列表一个段
但段列表表示不相交的段。
我使用两种简单的方法来多边形化这个段列表:
-似乎cv2.ximgproc.createFastLineDetector() 创建了一个几乎连续的列表,所以我只是通过创建新段来加入:
import import skimage.segmentation as seg
import skimage.filters as filters
from PIL import Image, ImageDraw, ImageOps
import numpy as np
from skimage import data, img_as_float
import cv2 as cv2
points =Image.open(png_file)
points = ImageOps.grayscale(points)
points = np.asarray(points)
image_gray = points
points = img_as_float(points)
points = seg.chan_vese(points, mu=0.01, lambda1=2, lambda2=1, tol=1e-10, max_iter=2000,init_level_set="checkerboard")
print("seg done")
Image.fromarray(points).save("chan_vese.png")
输出是output.png
points =Image.open("chan_vese.png")
points = ImageOps.grayscale(points)
points = np.asarray(points)
#Create default parametrization LSD
lsd = cv2.ximgproc.createFastLineDetector()
#Detect lines in the image
lines = lsd.detect(points)
#Draw detected lines in the image
drawn_img = lsd.drawSegments(image_gray,lines)
#Show image
Image.fromarray(drawn_img).save(output_png)
#we got the segments now, but they are disjoints
我得到了这张带有片段的图片,以便有一个想法:output_segments.png
list_segment = []
for segment in self.lines:
list_segment.append(segment[0])
new_lines = []
for i, segment in enumerate(list_segment):
if i < len(list_segment)-1:
new_lines.append([[list_segment[i][2], list_segment[i][3], list_segment[i+1][0], list_segment[i+1][1]]])
else:
new_lines.append([[list_segment[i][2], list_segment[i][3], list_segment[0][2], list_segment[0][3]]])
但列表不是连续的,所以我得到了一些类似的人工制品 我得到了这个输出:output.png
- 第二个是取norm2中最接近的一个:
for i, segment in enumerate(list_segment):
new_lines.append([segment])
dist_min = float("inf")
for j , segment2 in enumerate(list_segment):
if np.array_equal(segment, segment2):
distance1 = calcul_distance_points(segment[2], segment[3], segment2[0], segment2[1])
if distance1 < dist_min:
dist_min = distance1
new_lines.append(([[segment[0], segment[1], list_segment[j][0], list_segment[j][1]]]))
这个方法的问题是我可以跳边。
我发现这个paper 对我的问题做出了友好的回应,但我正在寻找一种简单的方法来解决。
您有什么建议这样做,并避免这种潜在的跳跃吗?
PS:这个算法的目的是最后用这个多边形创建一个蒙版。
【问题讨论】:
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请分享您的输入图像以及您的中间和最终结果,以便我们了解您所指的内容。此外,请尝试确保您的代码可运行 - 使用
import语句等。 -
我编辑了新东西,希望这能提高您对我的问题的理解!
标签: python image-processing geometry