python - Voronoi图的轮廓坐标

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我目前正在做一个项目。对于形状为1000 * 1000的图像中给定的一组点坐标，我想计算与这些点关联的Voronoi域边界上的像素坐标。
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.Voronoi.html

就像scipy中给出的示例。
我如何获取这些黑线和虚线的坐标列表(在(0,0)到(2，2)的区域内)。
像(0，0.5)，(0.5，0.5)，(1.0，0.5)，(1.5，0.5)，(2.0，0.5)。
也许还需要一些后期处理，因为这些坐标表示图像中的像素位置。

最佳答案

如果您无法使用纯OpenCV的实现，则可以通过在点云的每个点z = (x - px)^2 + (y - py)^2上渲染抛物线(px, py)(例如在OpenGL或DirectX中)并启用z缓冲，从而在GPU上计算出快速解决方案。为每个抛物面使用不同的颜色。之所以可行，是因为按照定义，每个Voronoi域的点都用它们最接近的顶点的颜色进行着色，并且z = (x - px)^2 + (y - py)^2恰好表示该距离(平方)。因此，您在整个图像上渲染了所有抛物面，然后让z缓冲区告诉您哪个位于前面，因此最接近每个顶点。
渲染完图像后，一遍通过以找出不同颜色区域边界上的哪些像素会产生答案。

关于python - Voronoi图的轮廓坐标，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62670662/

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Answer 1

如果您无法使用纯OpenCV的实现，则可以通过在点云的每个点z = (x - px)^2 + (y - py)^2上渲染抛物线(px, py)(例如在OpenGL或DirectX中)并启用z缓冲，从而在GPU上计算出快速解决方案。为每个抛物面使用不同的颜色。之所以可行，是因为按照定义，每个Voronoi域的点都用它们最接近的顶点的颜色进行着色，并且z = (x - px)^2 + (y - py)^2恰好表示该距离(平方)。因此，您在整个图像上渲染了所有抛物面，然后让z缓冲区告诉您哪个位于前面，因此最接近每个顶点。
渲染完图像后，一遍通过以找出不同颜色区域边界上的哪些像素会产生答案。