python 数据点寻找外围轮廓(二) 对计算量很大的图

最新推荐文章于 2024-12-16 20:50:41 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-16 20:50:41 发布 · 3.5k 阅读 · 16 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #numpy #scatter

这篇博客探讨了在大量数据点中寻找外部轮廓的问题。当使用Alpha Shape算法遇到计算量过大导致卡顿时，推荐采用Concave Hull算法作为替代。文章介绍了Concave Hull的安装和应用，并展示了不同k_neighbors参数（100和1000）对结果的影响。

上一篇博客讲了需求：需要在离散点中查找外部边框；
原始
外部边框如图：
外部边框

可以用Alpha shape 运算（https://blog.youkuaiyun.com/Janine_1991/article/details/121017287?spm=1001.2014.3001.5501）；

但是

当数据点过多时，Alpha shape 会被卡死，很久之后跑出空的结果

此时建议用concave Hull 进行运算；

安装地址：Concave
具体安装不再赘述，可能需要root 权限；

所以此时的代码是：

import numpy as np
import concave_hull
import matplotlib.pyplot as plt

points=np
最低0.47元/天 解锁文章
Janine_1991
关注
python-图片处理+轮廓提取
分享知识
03-06 7098
上一篇代码讲过如何得到黑白图的代码。 效果如下，也可看下面的代码，也包含在里面了 然后获取轮廓的代码： contours,heriachy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("img.jpg") #读取图片 w,h = img.shape[:-1] #获取长宽 print(w,h)
python 数据点寻找外围轮廓
Janine_1991的博客
10-28 1万+
有一堆数据点的坐标，想得到最外侧的轮廓信息，及点信息；示意图如下所示： import numpy as np points = np.random.rand(100, 2) ###创建100个原始数据 希望能得到最外围的轮廓，如图所示： 请注意！！！！ 图片中有凹进去的区域存在 如果确认图片是凸图案，则可以用scipy 包中的ConvexHull实现： from scipy.spatial import ConvexHull hull = ConvexHull(points) ###计算外接凸图案
PCL计算ConvexHull凸包、ConcaveHull凹包
热门推荐
com1098247427的博客
10-09 1万+
计算ConvexHull凸包、ConcaveHull凹包
ConcaveHull:一个简单的程序，用于绘制和可视化图像中的Alpha形状
05-12
凹壳 一个简单的程序，用于绘制和可视化图像中的alpha形状。 这是通过在顶点上执行Delaunay三角剖分并基于alpha值丢弃边来完成的。 简而言之，此处描述的方法将进行一些更改： : 。 为了进行顶层描述，alpha值越低，绘制的形状将越紧密地拥抱顶点之间的边缘。 随着alpha的增加，绘制的形状将越来越凸。 对于非常高的alpha，所得形状将等于提供的点的凸包。 制作指南 就像典型的cmake程序包一样。 将存储库克隆到目录中，cd进入该目录，然后以指定的顺序运行以下命令： mkdir build cd build cmake .. make 如果已安装必备库（OpenCV和Boost），则make命令应在build目录中生成可执行文件。 使用指南 通过运行“ ConcaveHull --help”来参考启动选项说明。 注意：形状填充尚未正确实现。 这是一种骇人听闻的实
第八章 - 轮廓 - 查找轮廓、表示轮廓、绘制轮廓
狂奔的蜗牛
10-31 1万+
1、查找轮廓 轮廓（contour）到底是什么？       一个轮廓对应一系列的店，也就是图像中的一条曲线，OpenCV中一般用序列来存储轮廓信息，序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置。 轮廓树？       OpenCV将得到的轮廓聚合成一个轮廓树，把轮廓的包含关系编码到树结构中，保护的轮廓在树中体现为节点。轮廓树有4种拓扑结构，CV_RETR_EXTERNAL、CV_RETR_CC
python-opencv轮廓检测（外轮廓检测和全部轮廓检测，计算轮廓面积和周长）
weixin_43327597的博客
11-24 1592
通过cv2.findContours，我们可以进行轮廓检测，当然也有很多检测模式，我们可以通过选择检测模式，进行外轮廓检测，或者全部轮廓检测等等，可以实现不同的需求。另外opencv也封装了计算轮廓面积和周长的函数，注意，轮廓基本上都是点组成的，也就是说，我们可以通过opencv封装的函数计算一堆点集的周长和面积。print(cv2.arcLength(cnt,True))#True闭合的周长，输出周长。cnt为轮廓点集，这个函数，以后博主觉得是有很大实用效果的。
python提取文字的轮廓_OpenCV-Python系列八：提取图像轮廓
weixin_39715187的博客
12-31 913
当你完成图像分割之后，图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标，OpenCV中可以使用cv2.findContours来得到轮廓。1. 基本使用方法如下：轮廓检测import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('black_rect1.png', 0)ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BIN...
12篇--图像轮廓绘制与最小外接问题
最新发布
2301_78106697的博客
12-16 1309
轮廓绘制、凸包特征检测、最小外接矩形、最小外接圆
使用OpenCV寻找物体轮廓的编程方法
- mode: 轮廓检索模式，如`cv2.RETR_EXTERNAL`表示只检索最外围轮廓。 - method: 轮廓逼近方法，如`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`表示压缩水平、垂直和对角线段，只保留它们的端点。 函数返回值`contours`为检测到的...
OpenCV学习笔记10-图像轮廓的相关知识及代码实现
Aaron的博客
04-14 4055
文章目录1 什么是图像轮廓2 查找轮廓3 绘制轮廓4 轮廓的面积和周长5 多边形逼近与凸包6 外接矩形 1 什么是图像轮廓 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线. 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 轮廓的作用: 用于图形分析 物体的识别和检测 注意点: 为了检测的准确性，需要先对图像进行二值化或Canny操作。 在OpenCV中，找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物体。因此请记住，要找到的对象应该是白色，背景应该是黑色。 画轮廓时会修改输入的图像, 如果之后想继续使用原始图像，应该将原始
如何在Python中使用findContours查找轮廓
weixin_35755640的博客
01-09 868
在 Python 中使用 findContours 查找轮廓的方法如下： 使用 cv2.imread() 函数读取图像。 使用 cv2.cvtColor() 函数将图像转换为灰度图像。 使用 cv2.threshold() 函数对图像进行二值化处理。 使用 cv2.findContours() 函数查找图像中的轮廓。 示例代码如下： import cv2 # 读取图像 img = cv2.i...
ConvexHull2D:各种二维凸包算法在C++中的实现
07-05
ConvexHull2D 一个周末项目，使用 C++ 和标准库实现各种算法以查找一组 2D 点的凸包。 包括 Graham 的扫描、礼品包装算法、单调链算法和 QuickHull。 为清楚起见，代码没有考虑重复或共线的点。
concave-hull:凹面船体python模块
05-09
凹面船体 用C ++编写的此描述了凹壳算法的python模块，适用于使用pybind11的python。 需要 。 安装 法兰 视窗 从下载FLANN 1.8，并使用C ++编译器进行构建。 在环境变量中的变量名称FLANN_DIR下设置FLANN目录。 set FLANN_DIR=path/to/flann/dir 或通过控制面板设置环境变量。 的Ubuntu 使用apt安装FLANN： sudo apt install libflann-dev 或下载并进行构建。 mkdir build cd build cmake .. make make install 设置环境变量。 export FLANN_DIR=/usr/include 凹面船体 设置FLANN_DIR变量后，通过在凹面船体目录中运行以下命令，使用pip运行setup.py文件： pip install .
Concave_Hull:具有累积参数的Alpha Shapes算法，用于从凹壳到凸壳的逐渐变化
05-15
凹面船身 具有新累积参数的Alpha Shapes算法可用于从凹壳到凸壳的逐渐变化。 表示了两种实现。 其中一个在python 3 ，另一个在cython上cython 。 要执行算法，请运行alfa_example.py 。 您可以在文件夹data找到示例数据集，并在文件夹analysis找到一些分析图片。 示例数据集是Open Street Map俄罗斯圣彼得堡Petrogradsky区的一部分。 数据集中有3922个点。 算法演示了从凹壳到凸壳的逐渐变化： 具有不同点数的数据集的时间估计显示出良好的性能。 为了进行比较，对于其中最大的数据集， QGIS的实施执行了约90分钟。 此外，还进行了船体平滑处理，以更好地演示地理空间结果：
python散点图如何设置外边框_如何绘制散点图的外围边框？
weixin_39609170的博客
12-10 1473
我猜题主想要的是这种效果吧？这是一个典型的由凸包(Convex Hull)问题衍生出来的 问题。1.凸包是什么对包含n个点的集合S来说，凸包可以看作是所有包含这n个点的闭合半平面的交集。在在二维欧几里得空间中，可以把凸包想象成用一根有弹性的橡皮筋恰好包住所有的点2.如何求解凸包1)Gift wrapping算法：假设平面内共有n个点，对点Pi(0<=i<=n),从最左边的点i=0开始，...
Opencv-python 由点选择轮廓
廷益_飞鸟的博客
12-21 549
处理代码 import cv2 import numpy as np # 判断点与轮廓的距离 def point_contour_dist(contour, point, measure_dist=False): dist = cv2.pointPolygonTest(contour, point, measure_dist) if dist == -1.0: # print("\t在轮廓的外部") return -1 elif dist == .
【跟着SCI学作图】Python matplotlib绘制带有边界的散点图
HMXNX的博客
05-29 2169
【跟着SCI学作图】Python matplotlib绘制带有边界的散点图 前段时间看文献【Smartforests Canada: A Network of Monitoring Plots for Forest Management Under Environmental Change】看到了这么一幅图，可以展示不同森林区域的气温降水数据，并且还可以展示站点数据。由此想借鉴模仿一下。 由于无法获取文中数据，本例运用ERA5气象数据，和中科院的森林类型数据；并根据城市经纬度提取ERA5数据模拟站点数据。
使用python获取图像中形状的轮廓(x,y)坐标
syc1986705810的博客
08-20 8251
http://www.voidcn.com/article/p-wjlapbhc-bvu.html
python绘制二维散点图和边际分布
Peanut_ZHANG的博客
12-15 2195
python绘制散点图及边际分布，并自定义点属性
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值