Algorithm 在二维纵断面中查找关键点

两个外形样本将被送入三维重建系统，如下所示

将X导数+分割红色通道+阈值+移到非零像素上+将DP点与线连接，结果：

我将我的关键点定义为：

i、 e.第一个大凹凸的任意像素，靠近结尾

和靠近深弧下部的第一个大拐角。

如何使用白色像素的合成向量以编程方式定位它们？

可以修改示例图像以创建自己的无噪图像

可以修改预处理步骤

不需要一个通用的、激进的解决方案，我只关心这两个问题

我希望有想法，而不是脚本/代码

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提前感谢

我不确定这是否有帮助，但我通过查找每行（蓝色和红色）中最大值的索引，快速将两幅图像转换为一维函数。 在同一图中，我显示了衍生物（青色和绿色）

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至少，通过使用一维模板匹配、平滑和/或查看导数，可以找到您的点。

我不相信这些特征点会表现出任何可靠性（人们甚至会怀疑这两个轮廓是否有任何相似之处：（））

无论如何，如果没有其他选择，首先尝试通过考虑信号中的极值来定义可以找到这些特征的总窗口。第一个点将在中间值附近找到，第二个点将在较低值（最左侧）附近找到

第一个特征点是“类拐点”（s形），因此其导数有一个最小值。第二个特征点本身就是一个最小值

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尝试使用“查找宽度和高度”标准来区分这些最小值。

感谢您的努力。我通过在查找关键点之前进行重建来解决此问题。重建后，轮廓看起来更简单、更相似。