【Python图像线条坐标提取】

问题描述：

在进行图像处理时，有时需要对图像上的坐标点进行提取，然后进行曲线拟合，如下图，但是提取的xy坐标会有许多重复的值，影响曲线拟合效果。这里提供三种方法，其它的方法大家可以自行补充。

warn：函数传入的图像是二值化之后的图像，像素只有0和255，如何二值化自行百度。

1：直接提取黑色的所有点坐标，该方法显而易见，会存在很多重复的x坐标，直接上代码:

defextract_line_position(image):# 提取坐标，存在bug，会重复提取x的值
    list_y =[]
    list_x =[]# 存储值为0的行号和列号for i inrange(len(image)):for j inrange(len(image[i])):if image[i][j]==0:
                list_x.append(j)
                list_y.append(len(image)- i)return list_x, list_y

2 直接提取曲线的上边缘坐标，该方法，在曲线较粗或垂直向下时会失真，但是适用于现在的场景，代码如下：

defget_line_position(image):
    list_x =[]
    list_y =[]# y_len = len(image)# print(y_len)for i inrange(len(image[0])):#  遍历列数for j inrange(len(image)):# 遍历行数if image[j][i]==0:
                list_x.append(i)
                list_y.append(len(image)-j)breakreturn list_x,list_y

3： 提取曲线上边缘与下边缘的中值来获取位置坐标，代码：

defget_lineMedium_position(image):
    image = np.delete(image,0, axis=0)# 删除第一行
    image = np.delete(image,0, axis=1)# 删除第一列
    list_x =[]
    list_y =[]
    start_index =0
    end_index =0for i inrange(len(image[0])):# 遍历列数for j inrange(len(image)-1):# 遍历行数if image[j][i]==255and image[j+1][i]==0:
                start_index = j
                continueif image[j][i]==0and image[j+1][i]==255:
                end_index = j
                y_position =(start_index + end_index)/2
                list_x.append(i)
                list_y.append(len(image)- y_position)
                start_index =0
                end_index =0breakreturn list_x, list_y

这里就不上图了，效果挺不错的，不用对曲线进行细化，节省时间，但是要根据实际情况使用。

最后整理了一个类，供大家使用：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 正常显示负号"""
December 16, 2022，LuoNicus
获取曲线分割后的图像点坐标类
用不同的方法获取坐标
只可提取像素 0 or 255，提取其它自行修改
正常提取，上边缘提取，中值提取，各有优缺，根据实际情况使用
""""""   图像像素示意
    [[255,255, 255, 0,   0]
     [0,   0,  255, 0,   0]
     [0,   0,  255, 0,   0]
     [0,   0,  255, 255,255]]     
"""classGet_Line_Positon:def__init__(self, image):
        self.image = image
        self.list_x =[]
        self.list_y =[]print("已获取图像信息,准备提取二值图像位置坐标")defby_allline_point(self):# 提取坐标，存在bug，会重复提取x的值# 细化算法存在bug，第一行和第一列为0黑色，不合理，因此首先去掉print("warn:常规算法提取，容易出现多个x为相同值")
        self.image = np.delete(self.image,0, axis=0)# 删除第一行
        self.image = np.delete(self.image,0, axis=1)# 删除第一列for i inrange(len(self.image)):for j inrange(len(self.image[i])):if self.image[i][j]==0:# print(mask[i][j],j,i)
                    self.list_x.append(j)
                    self.list_y.append(len(self.image)- i)return self.list_x, self.list_y

    defby_upline_point(self):# 提取直线坐标，提取曲线的边缘坐标，避免出现x的重复值print("提取曲线上边缘的值")
        self.image = np.delete(self.image,0, axis=0)# 删除第一行
        self.image = np.delete(self.image,0, axis=1)# 删除第一列# y_len = len(self.image)# print(y_len)for i inrange(len(self.image[0])):# 遍历列数for j inrange(len(self.image)):# 遍历行数if self.image[j][i]==0:
                    self.list_x.append(i)
                    self.list_y.append(len(self.image)- j)breakreturn self.list_x, self.list_y

    defby_lineMedium_point(self):# 提取像素上下值的中位数坐标，该方法不用对函数进行细化print("提取曲线的中值")
        self.image = np.delete(self.image,0, axis=0)# 删除第一行
        self.image = np.delete(self.image,0, axis=1)# 删除第一列
        start_index =0
        end_index =0for i inrange(len(self.image[0])):# 遍历列数for j inrange(len(self.image)-1):# 遍历行数if self.image[j][i]==255and self.image[j +1][i]==0:
                    start_index = j
                    continueif self.image[j][i]==0and self.image[j +1][i]==255:
                    end_index = j
                    y_position =(start_index + end_index)/2
                    self.list_x.append(i)
                    self.list_y.append(len(self.image)- y_position)
                    start_index =0
                    end_index =0breakreturn self.list_x, self.list_y

欢迎补充！！