计算由离散轮廓界定的 bin 集的算法

Question

在离散的基于网格的平面上(想想:图像的像素)，我有一个封闭的轮廓，可以用以下方式表示:

• 一组二维点(x1,y1);(x2,y2);(x3,y3);...
• 或 4-连接 Freeman code ，起点为:(x1,y1) + 00001112...

我知道如何从这些表示中的一种切换到另一种。这将是输入数据。

我想获取由等高线界定 的一组网格坐标。考虑这个例子，其中红色坐标是轮廓，灰色坐标是起点:

如果灰度坐标在 (0,0) 处，那么我想要一个包含以下内容的向量:(1,1),(2,1),(3,1),(3,2)

顺序并不重要，输出向量也可以包含轮廓本身。

我选择的语言是 C++，但我对任何现有代码、算法、库、指针等都持开放态度...

我虽然可能CGAL会有这样的东西，但我不熟悉它并且无法通过手册找到我的方式，所以我什至不确定。我也看向了Opencv但我认为它没有提供这种算法(但我可能是错的？)。

我正在考虑找到边界矩形，然后检查矩形中的每个点以查看它们是否是 inside/outside ，但这似乎不是最理想的。有什么想法吗？

Answer 1

解决这个问题的一种方法是 drawContours ，并且您有等高线点。

1. 创建空白 Mat 并绘制厚度 = 1(边界)的轮廓。
2. 创建另一个空白 Mat 并绘制厚度 = CV_FILLED(整个区域包括边界)的轮廓。
3. 现在bitwise_and在以上两个之间(你得到了不包括边界的填充区域)。
4. 最后检查非零像素。