Python 二维NumPy阵列中重叠矩形中心的求法

我有一个2D NumPy数组，其中有几个大小可变的可能重叠的矩形。如何计算每个矩形中心的坐标？在附图中，我的目标是计算红点的坐标

除表示矩形边框的像素值为1外，数组均为零。在示例图像中，黑色像素的值为零，白色像素的值为一

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这取决于你掌握的信息

如果有左下角和右上角的坐标，则中心将是两者之间的平均值

如果有一个角和尺寸标注，则可以使用一半尺寸标注从角移动到中心

import numpy as np

# Bottom left and top right
bl = np.array([1, 0])
tr = np.array([2, 1])

center = np.mean((bl, tr), axis = 0)

# Bottom left corner and dimensions

bl = np.array([1, 0])
dimensions = np.array([1, 1])

center = bl + 0.5 * dimensions

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从0,0角开始逐行搜索图像。遇到的第一个非零像素必须是矩形的左上角。沿着像素向右移动，直到到达右上角，然后向下，然后向左，最后再次向上移动。如果你最后的像素与你开始的像素相同，那就是一个完整的矩形

跟踪被标识为矩形一部分的所有像素，这样就不会再次跟踪它们

编辑： 该算法的一个要求是不同矩形的角不相互接触。对于3像素宽的边框，该算法将跟踪矩形的外部像素。它还将尝试在外部矩形内跟踪两个1像素宽的矩形，但这些矩形将被丢弃

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def search_rectangles(img):
    """Search rectangles in 2D boolean image array.
    
    Return: rectangles - array shape (n, 3, 2) for n rectangles.
       rectangles[i, 0, :] represents the top left corner [i, j]
       recnangles[i, 1, :] represents the bottom right corner [i, j]
       rectangles[i, 2, :] represents the center (rounded as integer).
    """
    
    seen = np.zeros_like(img, dtype=np.bool)
    ny, nx = img.shape
    rectangles = []
    
    for i in range(ny):
        for j in range(nx):
            if img[i, j] == 0 or seen[i, j]:
                continue
            # new rectangle pixel; assume it's the top left corner.
            # follow it clockwise.
            didjs = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
            ii, jj = i, j
            corners = np.array([[i, j], [-1, -1], [-1, -1]])
            for k, (di, dj) in enumerate(didjs):
                if k == 2:
                    # opposite corner
                    corners[1, :] = [ii, jj]
                while img[ii+di, jj+dj]:
                    ii += di
                    jj += dj
                    seen[ii, jj] = True
            if (ii, jj) == (i, j):
                corners[2, :] = np.around(corners[:2, :].mean(axis=1))
                rectangles.append(corners)
    
    return np.array(rectangles)

def draw_rectangle(img, i0, i1, j0, j1):
    """Draw rectangle with 3px border width."""
    img[i0:i1+1, j0:j0+3] = 1
    img[i0:i1+1, j1-2:j1+1] = 1
    img[i0:i0+3, j0:j1+1] = 1
    img[i1-2:i1+1, j0:j1+1] = 1


# test case
img = np.zeros((100, 150), dtype=np.uint8)
draw_rectangle(img, 10, 40, 20, 50)
draw_rectangle(img, 15, 34, 25, 44)
draw_rectangle(img, 20, 70, 70, 90)
draw_rectangle(img, 50, 90, 75, 120)

plt.close('all')
plt.imshow(img)
print(search_rectangles(img))

输出：

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阵列是什么样子的？只是角坐标？请张贴代码。你如何知道，在你的图片中，看起来像两个相交的矩形，实际上是否不是三个矩形？两个以上的矩形可以同时重叠吗？边可以在多个点上重叠吗？@dmuir这是个好点，我认为不可能确定这一点。然而，在我的应用程序中，任意选择两个矩形中的一个就足够了。@YvesDaoust是的，两个以上的矩形可以同时重叠。边缘当前为3像素宽，因此它们可以在多个点上重叠。

[[[ 10  20]
  [ 40  50]
  [ 15  45]]

 [[ 15  25]
  [ 34  44]
  [ 20  39]]

 [[ 20  70]
  [ 70  90]
  [ 45  80]]

 [[ 50  75]
  [ 90 120]
  [ 62 105]]]