이미지에서 닫힌 모양 찾기

Question

이미지에서 닫힌 모양을 모두 찾아 좌표를 얻어야합니다. 파이썬에서는이 작업이 필요하지만이 작업을 수행하는 방법에 대한 설명으로도 충분합니다. 원하는 경우 Python 코드로 자유롭게 응답하십시오. 이미 구글에 많이 검색하고이 두 가지를 발견

• WPF: Finding all closed areas in an image (C# or even VB)
• determine if a point sits inside an arbitrary shape?

첫 번째 링크의 대답은 폐쇄 된 영역의 좌표 나에게주는 대신 모든 영역을 그린다. 두 번째 링크에서 첫 번째 답변을 이해하지 못하고 일부 의견은 작동하지 않는다고 말합니다. 내가 너무 내 자신의 코드를 만들려고

하지만 계산하는 초 이상 걸렸다 그것은 훨씬 더 빨리되어야합니다 : 두 번째 링크의 두 번째 대답은 다음과 같이 이미지가 작동하지 않습니다 (실제로는 빠르지 만 적어도 1/10 초보다 빠름).

어떻게 찾을 수 있습니까?

추 신 : 이미지에는 닫힌 모양의 일부가 아닌 몇 줄이 있습니다.

Answer 1

다음은 이미지의 각 픽셀을 free, closed 및 border 중 하나로 그룹화하는 함수 입니다.이 필드는 읽을 수있는 방식으로 테스트합니다. print_groups

from collections import namedtuple 
from copy import deepcopy 

def find_groups(inpixels): 
    """ 
    Group the pixels in the image into three categories: free, closed, and 
    border. 
     free: A white pixel with a path to outside the image. 
     closed: A white pixels with no path to outside the image. 
     border: A black pixel. 

    Params: 
     pixels: A collection of columns of rows of pixels. 0 is black 1 is 
       white. 

    Return: 
     PixelGroups with attributes free, closed and border. 
     Each is a list of tuples (y, x). 
    """ 

    # Pad the entire image with white pixels. 
    width = len(inpixels[0]) + 2 
    height = len(inpixels) + 2 
    pixels = deepcopy(inpixels) 
    for y in pixels: 
     y.insert(0, 1) 
     y.append(1) 
    pixels.insert(0, [1 for x in range(width)]) 
    pixels.append([1 for x in range(width)]) 

    # The free pixels are found through a breadth first traversal. 
    queue = [(0,0)] 
    visited = [(0,0)] 
    while queue: 
     y, x = queue.pop(0) 

     adjacent = ((y+1, x), (y-1, x), (y, x+1), (y, x-1)) 
     for n in adjacent: 
      if (-1 < n[0] < height and -1 < n[1] < width and 
             not n in visited and 
            pixels[n[0]][n[1]] == 1): 
       queue.append(n) 
       visited.append(n) 

    # Remove the padding and make the categories. 
    freecoords = [(y-1, x-1) for (y, x) in visited if 
       (0 < y < height-1 and 0 < x < width-1)] 
    allcoords = [(y, x) for y in range(height-2) for x in range(width-2)] 
    complement = [i for i in allcoords if not i in freecoords] 
    bordercoords = [(y, x) for (y, x) in complement if inpixels[y][x] == 0] 
    closedcoords = [(y, x) for (y, x) in complement if inpixels[y][x] == 1] 

    PixelGroups = namedtuple('PixelGroups', ['free', 'closed', 'border']) 
    return PixelGroups(freecoords, closedcoords, bordercoords) 

def print_groups(ysize, xsize, pixelgroups): 
    ys= [] 
    for y in range(ysize): 
     xs = [] 
     for x in range(xsize): 
      if (y, x) in pixelgroups.free: 
       xs.append('.') 
      elif (y, x) in pixelgroups.closed: 
       xs.append('X') 
      elif (y, x) in pixelgroups.border: 
       xs.append('#') 
     ys.append(xs) 
    print('\n'.join([' '.join(k) for k in ys])) 

지금이 기능을 사용하려면

pixels = [[0, 1, 0, 0, 1, 1], 
      [1, 0, 1, 1, 0, 1], 
      [1, 0, 1, 1, 0, 1], 
      [1, 0 ,1 ,1 ,0, 1], 
      [1, 0, 1 ,0 ,1, 1], 
      [1, 0, 0, 1, 1, 1], 
      [1, 1, 1, 1, 1, 1]] 
pixelgroups = find_groups(pixels) 
print_groups(7, 6, pixelgroups) 
print("closed: " + str(pixelgroups.closed)) 

출력을 : 당신은 임의의 점을 알 수 있습니다 및 줄무늬 국경으로 분류

# . # # . . 
. # X X # . 
. # X X # . 
. # X X # . 
. # X # . . 
. # # . . . 
. . . . . . 

closed: [(1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3), (3, 2), (3, 3), (4, 2)] 

. 그러나 다음과 같이 항상 실제 테두리와 줄무늬를 구별 할 수 있습니다.

# pseudo code 
realborders = [i for i in pixelgroups.border if i has an adjacent closed pixel] 
streaks = [otherwise]