python - 在 python 中提取 OpenCV 的 Canny 边缘检测的有序 xy 坐标

Question

我有一个类似 this 的多边形我想获得此多边形边界的 xy 坐标。

因此我尝试了 OpenCV 的 Canny 边缘检测并像这样提取坐标:

>>> edge = cv2.Canny(region, 100, 200)
>>> ans = []
>>> for y in range(0, edge.shape[0]):
>>>     for x in range(0, edge.shape[1]):
            if edge[y, x] != 0:
                ans = ans + [[x, y]]
>>> print ans

问题是，我想按顺序提取坐标，就像它们排列在 this picture 的边界中一样。可能会解释。

由于我的多边形很复杂，凸包不起作用，而且由于我从 cv2.edge() 获得的边缘点数量众多，我需要使用快速算法。

Answer 1

我不确定变量赋值是否有意(y 赋值给 x 轴，反之亦然)，但这里我用来获取特定坐标:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('1.JPG')
edges = cv2.Canny(img,100,200)
ans = []
highestY = 0
highestX = 0
highestCoordinate = [0, 0]

for x in range(0, edges.shape[0]):
    for y in range(0, edges.shape[1]):
        if edges[x, y] != 0:            
            ans = ans + [[x, y]]
            if highestX < x:
                highestX = x
            if highestY < y:
                highestY = y
                highestCoordinate = [x, y]       

print(f"Highest y is {highestY}")
print(f"Highest x is {highestX}")
print(f"Highest coordinate is {highestCoordinate}")