algorithm - 描かれた輪郭から「Opencvを使用して2Dスケルトンを推定して視覚化する」ための最良のアルゴリズムはどれですか

Question

描画された輪郭から「Opencvを使用して2Dスケルトンを推定および視覚化する」ための最良のアルゴリズムはどれですか?

Recursive Centroid アルゴリズムは最適ですか? 参照リンクまたはドキュメントを提供してください。

Answer 1

宿題をすべてやらずに、次のヒントを参考にしてください。

1. 内側と外側を隔てる境界、つまり輪郭しかありません。スケルトンを決定するには、連続した塗りつぶされたオブジェクトが必要です。フラッド フィル アルゴリズムが機能します。

2. オブジェクトのスケルトンは、侵食を繰り返した後に残るオブジェクトです。

Answer 2

さて、現時点で 2 つのアプローチが頭に浮かびます。

画像の距離変換のローカル リッジ値を使用します。これにより、2D スケルトンがどのように見えるかを、視覚的に直感的に (ただし不正確に) すばやく推定できます。

もう 1 つは中心線抽出で、最初にキャニー エッジを検出し、各エッジ ピクセルから反対側のエッジに到達するまで勾配方向に沿って光線を描画し、その線分の中点をマークします。これにより、問題の大まかな初期実行可能解が得られます。これに続いて、2D スケルトンを取得するための密なテンソル投票などの他の方法があります。