不规则图片边缘坐标点提取到后,如何提取到这些坐标点附近的坐标点
时间: 2023-06-15 13:08:02 浏览: 84
可以使用图像处理中的滤波算法或二值化算法来提取到这些坐标点附近的坐标点。其中,滤波算法可以通过卷积运算来实现,常用的滤波算法有高斯滤波、中值滤波等,这些算法可以在一定程度上平滑图像,并提取到边缘附近的像素点。而二值化算法可以将图像转化为黑白两种颜色,从而提取到边缘附近的像素点。在得到了边缘坐标点后,可以采用搜索算法(如深度优先搜索、广度优先搜索等)或者遍历算法(如扫描线算法、边界跟踪算法等)来提取到这些坐标点附近的坐标点。最终得到的坐标点可以根据需要进行进一步处理和分析。
相关问题
不规则图片边缘坐标点提取到后,对不规则图片边缘进行缩放,使得在不规则图片内生成小尺寸的不规则图片
对于不规则图片的边缘坐标点提取,可以使用边缘检测算法,如Canny算法或Sobel算法等,提取出不规则图片的边缘,然后将边缘上的点作为边缘坐标点进行提取。
接下来,可以使用OpenCV等图像处理库中的缩放函数对不规则图片进行缩放,生成小尺寸的不规则图片。具体操作如下:
1. 读取原始不规则图片并进行边缘检测,提取出边缘坐标点;
2. 计算边界框,包含所有的边缘坐标点;
3. 定义缩放比例,计算新的图片尺寸;
4. 对原始不规则图片进行缩放,生成新的不规则图片;
5. 对新的不规则图片进行边缘检测,提取出边缘坐标点;
6. 将边缘坐标点转换为相对于新不规则图片的坐标点;
7. 根据新的边缘坐标点重新生成新的不规则图片。
缩放后的不规则图片可以用于各种图像处理任务,如目标检测、图像分割等。
不规则图片边缘坐标点提取到后,对不规则图片边缘进行缩放,使得在不规则图片内生成小尺寸的不规则图片代码
这个问题可以分为两个部分来解决:边缘坐标点提取和缩放生成小尺寸不规则图片。
1. 边缘坐标点提取
对于不规则图片,可以使用边缘检测算法(如Canny算法)提取边缘。然后,可以使用轮廓检测算法(如findContours函数)找到边缘的坐标点。
具体步骤如下:
1)对不规则图片进行边缘检测,得到二值化图像。
2)使用findContours函数找到边缘的坐标点。
示例代码:
```python
import cv2
# 读取不规则图片
img = cv2.imread('irregular_image.jpg')
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 获取第一个轮廓的坐标点
points = contours[0][:, 0, :]
print(points)
```
2. 缩放生成小尺寸不规则图片
得到不规则图片的边缘坐标点后,可以使用OpenCV的仿射变换函数(如cv2.warpAffine)对不规则图片进行缩放,生成小尺寸的不规则图片。
具体步骤如下:
1)计算边缘坐标点的最小外接矩形,得到矩形的宽和高。
2)根据需要生成的小尺寸不规则图片的大小,计算缩放比例。
3)使用cv2.getAffineTransform函数计算仿射变换矩阵。
4)使用cv2.warpAffine函数对不规则图片进行缩放。
示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取不规则图片
img = cv2.imread('irregular_image.jpg')
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 获取第一个轮廓的坐标点
points = contours[0][:, 0, :]
# 计算坐标点的最小外接矩形
rect = cv2.minAreaRect(points)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
# 计算缩放比例
width, height = 100, 100
scale_x = width / rect[1][0]
scale_y = height / rect[1][1]
# 计算仿射变换矩阵
src_pts = box.astype("float32")
dst_pts = np.array([[0, height - 1], [0, 0], [width - 1, 0]], dtype="float32")
M = cv2.getAffineTransform(src_pts, dst_pts)
# 对不规则图片进行缩放
resized_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
cv2.imshow('resized_image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,将不规则图片缩放为100x100大小的图片。可以根据需要修改大小。