如何使用 opencv 将最近的点连接在一起

Question

我想将红点连接在一起，这样每个红点只与它最近的邻居红点连接一次。

Answer 1

第一步，您应该使用适当的工具将图像转换为二进制图像，例如 cv2.cvtColor()、cv2.threshold()、cv2.bitwise_not()、...（取决于图像） - 这意味着您的图像将仅包含黑色或白色像素。

例子：

然后你应该在图像上找到你的轮廓 (cv2.findContours) 并用大小标准 (cv2.contourArea()) 过滤掉它们以消除图像中间的大五边形等其他轮廓。

下一步，您应该找到每个轮廓的矩 (cv2.moments())，这样您就可以获得轮廓中心的 x 和 y 坐标并将它们放入列表中。（注意将正确的 x 和 y 坐标附加在一起）。

获得点后，您可以计算所有点之间的距离（使用两点之间的距离公式 - sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2) ）

然后，您可以使用任何您想要获取每个点的最短距离点坐标的逻辑（在下面的示例中，我将它们压缩到一个列表中，并创建了一个包含每个点的距离、x 和 y 坐标的数组）。

代码示例：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('points.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, threshold = cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.bitwise_not(threshold, threshold)
im, contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
listx = []
listy=[]

for i in range(0, len(contours)):
    c = contours[i]
    size = cv2.contourArea(c)
    if size < 1000:
        M = cv2.moments(c)
        cX = int(M["m10"] / M["m00"])
        cY = int(M["m01"] / M["m00"])
        listx.append(cX)
        listy.append(cY)

listxy = list(zip(listx,listy))
listxy = np.array(listxy)

for i in range(0, len(listxy)):    
    x1 = listxy[i,0]
    y1 = listxy[i,1]
    distance = 0
    secondx = []
    secondy = []
    dist_listappend = []
    sort = []   
    for j in range(0, len(listxy)):      
        if i == j:
            pass     
        else:
            x2 = listxy[j,0]
            y2 = listxy[j,1]
            distance = np.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2)
            secondx.append(x2)
            secondy.append(y2)
            dist_listappend.append(distance)               
    secondxy = list(zip(dist_listappend,secondx,secondy))
    sort = sorted(secondxy, key=lambda second: second[0])
    sort = np.array(sort)
    cv2.line(img, (x1,y1), (int(sort[0,1]), int(sort[0,2])), (0,0,255), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.imwrite('connected.png', img)

结果：

正如您在结果中看到的，现在每个点都与其最近的相邻点相连。希望它会有所帮助，或者至少提供有关如何解决问题的想法。干杯!