Image processing 从图像文件中提取坐标

如何获取图像中（绘制）直线的坐标数组？坐标应相对于图像边框。输入：*。img。输出坐标数组（具有固定步长）。有没有第三方软件可以这样做？例如，有高对比度差异-白色背景和黑色线条；或红色和绿色等

示例：

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哦，你是说非直线。你需要定义一条“线”。直观地说，您可能指的是图像的一个连接区域，其中轴长度与中轴与边缘之间的距离之间具有高纵横比（即相对长而窄，即使它绕着方向）。可能的办法：

• 阈值或按颜色选择。可能根据颜色的直方图按颜色选择，或者按此处所述进行后期处理：，然后调用scipy.ndimage.measurements.label（）

• 对于上面的每个区域。有用的教程：“”。但是，您可能还需要到边的距离，因此使用（…，return_distance=True）

• 对骨架进行某种清理/过滤，以删除短分支等。考虑到您的特殊用途，并假设您的线不循环，您可以在骨架中找到最长的单条路径。在这里，您还可以根据形状骨架中最长路径的长度（相对于到边的距离）来决定形状是否为“线”。不知道如何在opencv中最好地做到这一点，但斐济/ImageJ中的“分析骨架”将允许您按分支长度进行过滤

• 剩下的是最长的原始“线”形状。您可以将其重采样到您喜欢的某个步骤，或者使用样条曲线拟合它，等等

由于您想做的事情的性质，很难拿出一个可以处理一系列图像的示例代码。这可能需要一些仔细的调整。我建议使用一小部分图像（语料库），在它们上运行任何版本的算法，并手动检查结果，直到结果非常好，然后在大型语料库上尝试

编辑：原始答案，仅适用于直线：

您可能需要使用（）

Python示例代码：

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编辑：相关问题和要骨架化的示例代码：

哦，你是说非直线。你需要定义一条“线”。直观地说，您可能指的是图像的一个连接区域，其中轴长度与中轴与边缘之间的距离之间具有高纵横比（即相对长而窄，即使它绕着方向）。可能的办法：

• 阈值或按颜色选择。可能根据颜色的直方图按颜色选择，或者按此处所述进行后期处理：，然后调用scipy.ndimage.measurements.label（）

• 对于上面的每个区域。有用的教程：“”。但是，您可能还需要到边的距离，因此使用（…，return_distance=True）

• 对骨架进行某种清理/过滤，以删除短分支等。考虑到您的特殊用途，并假设您的线不循环，您可以在骨架中找到最长的单条路径。在这里，您还可以根据形状骨架中最长路径的长度（相对于到边的距离）来决定形状是否为“线”。不知道如何在opencv中最好地做到这一点，但斐济/ImageJ中的“分析骨架”将允许您按分支长度进行过滤

• 剩下的是最长的原始“线”形状。您可以将其重采样到您喜欢的某个步骤，或者使用样条曲线拟合它，等等

由于您想做的事情的性质，很难拿出一个可以处理一系列图像的示例代码。这可能需要一些仔细的调整。我建议使用一小部分图像（语料库），在它们上运行任何版本的算法，并手动检查结果，直到结果非常好，然后在大型语料库上尝试

编辑：原始答案，仅适用于直线：

您可能需要使用（）

Python示例代码：

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编辑：相关问题和骨架化示例代码：

您将在什么平台上执行此操作？如果要提取对比度高的角点，OpenVC是一个不错的选择。可以推荐任何好的教程吗？以下是我发现的一个示例。看看这是否是你想要的。你打算在什么平台上做这件事？如果你想提取对比度高的角点，OpenVC是一个不错的选择。有什么好的教程可以推荐吗？这是我发现的一个例子。看看这是不是你要找的东西