Python 将图像缩减为由点集合定义的路径

我目前正在尝试将下面的图像表示为点定义的路径。每个“跟踪”都应该是一条单独的路径。见下图

我现在要做的是在python中使用scikit image和scipy填充图像并对其进行骨架化。见下图

导入操作系统
从skimage导入io、img_as_bool
从scipy导入ndimage
从Skillage.形态学导入骨架化
从skimage.util导入反转
从matplotlib导入pyplot作为plt
filename=os.path.join（os.path.dirname（os.path.abspath（_文件__）），'traces.png'）
traces=io.imread（文件名，True）
反转=反转（记录道）
boolimage=img\u as\u bool（倒置）
image=ndimage.binary\u fill\u孔（boolimage）
骨架=骨架化（图像，方法='lee'）
plt.imshow（骨架，cmap=plt.cm.gray）
打印轴（“关闭”）
plt.show（）

然而，骨架有许多曲线，我目前不知道如何将其清理成直线和角度，以便使用线端点记录路径。我曾尝试从scikit中进行概率Hough变换以获得线条，但这些和lee骨架的弯曲性质以及完整的几何体的斗争忽略了几何体

---

非常感谢您的帮助，如果您有任何完全不同的想法或一些算法名称，也非常欢迎

有趣的问题。如你所见，简单的骨骼化是不够的。这甚至可能不是一个好的解决方案的一部分。由于hough变换的噪声特性，它也将相当无用。您应该指定保真度级别，即您是否只需要过孔/焊盘和连接（即网络），或者您确实希望恢复所有迹线和浇注的完整布局？请查阅科学文献。我相信其他人也在研究PCB铜层的矢量化图片/扫描问题。@ChristophRackwitz关于保真度的观点很好，我正在寻找完整的布局。我会再看一次文献，从没想过这份工作是矢量化的，但它确实是。非常感谢。我认为这个问题叫做“多边形近似”？