查找包含给定坐标的多边形并查找多边形的坐标(python opencv)
我试图在图像中找到多边形的坐标 (就像泛光填充算法一样,给我们一个坐标,我们需要搜索周围像素的边界,如果找到边界,我们需要将其坐标附加到列表中,如果没有,我们需要继续搜索其他像素。)如果所有像素都被遍历,程序应该停止返回像素列表。查找包含给定坐标的多边形并查找多边形的坐标(python opencv),python,opencv,image-processing,polygon,Python,Opencv,Image Processing,Polygon,我试图在图像中找到多边形的坐标 (就像泛光填充算法一样,给我们一个坐标,我们需要搜索周围像素的边界,如果找到边界,我们需要将其坐标附加到列表中,如果没有,我们需要继续搜索其他像素。)如果所有像素都被遍历,程序应该停止返回像素列表。 通常边界颜色为黑色,图像为建筑地图的灰度图像。尽管有额外的注释,洪水填充似乎足以完全填满房间。填充后,提取外部轮廓。现在,您可以通过检查由三个连续点形成的角度来检测轮廓的直线部分。我会在它们之间保持一定的间距,以避免局部误差 您将发现一系列线段,可能在拐角处中断。(可
通常边界颜色为黑色,图像为建筑地图的灰度图像。尽管有额外的注释,洪水填充似乎足以完全填满房间。填充后,提取外部轮廓。现在,您可以通过检查由三个连续点形成的角度来检测轮廓的直线部分。我会在它们之间保持一定的间距,以避免局部误差 您将发现一系列线段,可能在拐角处中断。(可选)使用直线拟合以最大化精度,并通过与线段相交重新计算角点。也可以考虑加入短行程中断的对齐段。
如果房间没有很好地关闭,洪水填充可能会泄漏,您会有点卡住。考虑用更大的刷子填充,虽然这可能会导致其他问题。 < P>似乎洪水充裕将足以完全填满房间,尽管有额外的注解。填充后,提取外部轮廓。现在,您可以通过检查由三个连续点形成的角度来检测轮廓的直线部分。我会在它们之间保持一定的间距,以避免局部误差 您将发现一系列线段,可能在拐角处中断。(可选)使用直线拟合以最大化精度,并通过与线段相交重新计算角点。也可以考虑加入短行程中断的对齐段。
如果房间没有很好地关闭,洪水填充可能会泄漏,您会有点卡住。考虑用更大的画笔填充,虽然这可能会导致其他问题。你能提供一些样本图像,看看解决方案应该是多么普遍,也请张贴你已经测试过的内容。你能提供一些样本图像,看看解决方案应该是多么广泛,也请张贴你尝试过的东西。