python高效提取圖像分塊邊界頂點
圖像處理中，常需對圖像進行分塊并獲取各塊邊界頂點。假設已將單通道圖像分塊，塊值從1遞增，形成h×m網格（塊內值相同）。本文將介紹如何用Python高效提取這些邊界頂點。
首先，理解圖像分塊結構。假設已完成分塊，得到一個包含不同數值的網格，可以使用opencv和numpy庫進行處理。
提取邊界頂點步驟：
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圖像讀取與預處理: 使用OpenCV讀取圖像并轉換為單通道灰度圖。如果已完成分塊，直接使用結果圖像。
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塊邊界識別: 遍歷圖像識別不同塊邊界。可以使用連通域分析（如OpenCV的cv2.connectedComponents）識別并標記塊。
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邊界頂點提取: 遍歷每個塊的邊界像素，記錄頂點坐標。OpenCV的cv2.findContours函數可找到塊輪廓，從中提取頂點。
以下代碼示例演示如何使用OpenCV和NumPy實現：
import cv2 import numpy as np # 假設已完成分塊 img = cv2.imread('segmented_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 連通域分析 num_labels, labels = cv2.connectedComponents(img) # 遍歷每個連通域 for label in range(1, num_labels): # 創建掩膜 mask = np.zeros_like(img) mask[labels == label] = 255 # 查找輪廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHaiN_APPROX_SIMPLE) # 獲取第一個輪廓（假設每個塊只有一個輪廓） contour = contours[0] # 獲取邊界頂點 vertices = contour.reshape(-1, 2) # 輸出頂點坐標 print(f"塊 {label} 的邊界頂點:") for vertex in vertices: print(vertex)
此代碼使用連通域分析和輪廓檢測提取每個塊的邊界頂點。可根據實際需求調整和優化代碼。 OpenCV和NumPy提供了強大的圖像處理功能，方便高效地提取圖像分塊邊界頂點。
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