使用Python提取图像分块边界顶点
本文介绍如何使用Python提取图像分块后的边界顶点坐标。假设您已将单通道图像分割成多个块，每个块用递增的数值标识，本文将演示如何获取每个块的边界顶点。
问题描述
您已将单通道图像分割成h×m的网格，每个块的值相同且从1开始递增。目标是获取每个块的边界顶点坐标。
解决方案
我们将使用OpenCV (cv2) 和 NumPy 库来实现此功能。
首先，安装必要的库：
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pip install opencv-python numpy
以下代码演示如何提取边界顶点：
import cv2import numpy as np# 假设图像数据已保存为'image.npy'image = np.load('image.npy')# 存储每个块边界顶点的列表boundaries = []# 获取图像尺寸height, width = image.shape# 遍历每个唯一标签（块）for label in np.unique(image): if label == 0: # 跳过背景 (假设背景值为0) continue # 创建掩码，仅包含当前标签的像素 mask = np.zeros_like(image, dtype=np.uint8) mask[image == label] = 255 # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 获取边界顶点 if contours: contour = contours[0] # 使用approxPolyDP简化轮廓 epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) boundaries.append(approx)# 输出每个块的边界顶点for i, boundary in enumerate(boundaries): print(f"块 {i+1} 的边界顶点:") for point in boundary: print(f"({point[0][0]}, {point[0][1]})")
代码解释
加载图像: 代码假设图像数据已保存为 image.npy 文件。 您可以根据实际情况修改加载方式。遍历标签: 代码遍历图像中每个唯一的标签值（即每个块）。创建掩码: 为每个标签创建一个二值掩码，其中该标签的像素值为255，其他像素值为0。查找轮廓: 使用 cv2.findContours 函数查找每个块的轮廓。简化轮廓: 使用 cv2.approxPolyDP 函数简化轮廓，得到近似的多边形，从而提取边界顶点。
此代码有效地提取了每个图像块的边界顶点坐标。 请确保您的图像数据已正确预处理并保存为 NumPy 数组。
以上就是如何在Python中获取图像分块边界顶点？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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