Pythonの画像処理：好ましくはPILや

Question

私は画像処理に新たなんだと、このイメージのコーナー検出を行うようになった任意の関連するモジュール内のコーナー検出のために必要なヘルプ：

この画像では、私は抽出する必要があります各線分の開始点と終了点、またはコーナーの座標を指定します。これは私のプロジェクトのほんの一部ですが、私は画像処理の経験がないのでこれに固執しています。

Answer 1

はここscikit-imageを使用して、ソリューションです：

from skimage import io, color, morphology 
from scipy.signal import convolve2d 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

img = color.rgb2gray(io.imread('6EnOn.png')) 

# Reduce all lines to one pixel thickness 
snakes = morphology.skeletonize(img < 1) 

# Find pixels with only one neighbor 
corners = convolve2d(snakes, [[1, 1, 1], 
           [1, 0, 1], 
           [1, 1, 1]], mode='same') == 1 
corners = corners & snakes 

# Those are the start and end positions of the segments 
y, x = np.where(corners) 

plt.imshow(img, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest') 
plt.scatter(x, y) 
plt.axis('off') 
plt.show() 

Answer 2

私は質問を正しく理解するかどうかわかりませんが、効率の低い方法は各ピクセルをスキャンしてそのピクセルの周りの4方向を確認することです。正反対ではない2つの方向（すなわち、&が残されているか、または&の権利など）が着色されている場合、それはコーナーです。

これが役に立ちます。

Answer 3

これは暗いところでの少しのショットですが、画像の幅/高さを取得するためにpngヘッダーを解析することができます（this RFC for png detailsをご覧ください）。これを画像のビット深度と組み合わせると、各コーナーが単純な数式でどこにあるかを判断できるはずです。コーナーを見つけたら、隣接するピクセルデータをチェックする簡単なアルゴリズムを使ってラインをたどることができます。

これも宿題のようです。そうであれば、そのようにタグ付けする必要があります。

Answer 4

Harrisコーナー検出器とShi-Tomasiコーナー検出器の両方に付属するOpenCVの使用をお勧めします。

Answer 5

受け入れ答えは、画像内のすべてのコーナーを見つけることができません。 ハリスのコーナー検出を使用して

、1はすべて可能なコーナーを見つけることができます。 OPのモジュールの選択は制限されていないので、私はOpenCVライブラリを使用して以下を実行することにしました。

結果：

画像内に存在する一つ一つのコーナーが正しく識別されます。

THIS PAGEはアルゴリズムとコードの詳細を提供します。