Opencv 将具有简单形状的图像转换为多边形

我有一个从ArcGIS服务器导出的简单GIS图层图像，现在我想将其转换回多边形。 做这件事最好的方法是什么

编写我自己的脚本（那么什么是最好的-三角测量？线/边跟踪？）

使用一些工具？（opencv？还有别的吗？）

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您显示的图像已光栅化，因此无法返回到原始多边形。
但是，通过一些简单的连接组件分析，您可以提取所有连续的blob（相同颜色）。这些可以完全由它们的边界（蓝线以外的任何东西）表示。

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新多边形现在是这些边界像素。当然，可以应用多边形简化来减少多边形中的实际节点数。OpenCV有几种这样的算法

您显示的图像已光栅化，因此无法返回到原始多边形。
但是，通过一些简单的连接组件分析，您可以提取所有连续的blob（相同颜色）。这些可以完全由它们的边界（蓝线以外的任何东西）表示。

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新多边形现在是这些边界像素。当然，可以应用多边形简化来减少多边形中的实际节点数。OpenCV有几种这样的算法

最好、最简单的方法是使用。您可能想要使用的工具是。您可以直接在ArcGIS for Desktop中运行它，也可以在Python脚本中调用它。如果愿意，也可以在ArcGIS for Server中运行它。ArcGIS的所有许可级别都包括“光栅到多边形”工具

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请记住，“光栅到多边形”将尝试将图像的所有部分提取到多边形，包括边界，因此需要进行一些清理。希望这与选择所有边界特征（即图像中的蓝色特征）并删除它们一样简单。

最好、最简单的方法是使用。您可能想要使用的工具是。您可以直接在ArcGIS for Desktop中运行它，也可以在Python脚本中调用它。如果愿意，也可以在ArcGIS for Server中运行它。ArcGIS的所有许可级别都包括“光栅到多边形”工具

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请记住，“光栅到多边形”将尝试将图像的所有部分提取到多边形，包括边界，因此需要进行一些清理。希望这与选择所有边界特征（即图像中的蓝色特征）并删除它们一样简单。

尽管Gary使用argGis的答案似乎更好，但如果您只有这张光栅图像，您可以通过保留蓝色像素来提取轮廓（对像素数据进行循环以创建遮罩非常简单，甚至可能

Mat mask=orig==cv:：Vec3b（255,0,0）

（使用实际边界像素颜色更改值）。然后您可以找到每个轮廓的连接组件，例如使用`

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对点进行矢量化。

尽管Gary使用argGis的答案似乎更好，但如果你只有这张光栅图像，你可以通过保持蓝色像素来提取轮廓（简单地循环像素数据以创建遮罩，甚至可能

Mat mask=orig==cv:：Vec3b（255,0,0）

（使用实际边界像素颜色更改该值）。然后，您可以找到每个轮廓的连接组件，例如使用`和使用

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对点进行矢量化。

在开始该方向的任何研究之前，尝试获取数据，该图像是从中生成的当然，但这是不可能的，我必须解决它。在开始该方向的任何研究之前，尝试获取数据，该图像是从中生成的当然，但这是不可能的，我必须按原样解决它。