
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。
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。
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 cv2
import 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]})")
image.npy 文件。 您可以根据实际情况修改加载方式。cv2.findContours 函数查找每个块的轮廓。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php中文网其它相关文章!
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