問題タブ [convex-polygon]

S 内の点と線の間の距離の合計が最小になる場合、線は平面内の点集合 S に最適です。凸包アルゴリズムが利用可能であると仮定すると、平面内の特定の点集合 S に最適な線を見つけます。これは、『Discrete and Computational GEOMETRY』の演習問題です。私は何ヶ月もこの問題を解決しようとしています。微積分と巧妙な力ずくでそれを解決する方法を知っています。この問題を解析的に解決する方法は、http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFittingPerpendicularOffsets.htmlです。高速または最適なソリューションには興味がありません。

私はnumpy配列に以下の画像を持っています

したい

1. ブロックを個々の等高線または任意の座標表現に分割します。

2. 次に、凹面ポリゴンを複数の凸面ポリゴンに変換したいと考えています。

このような

これまでのところ、opencv を使用して各ブロックを輪郭に分離することができました...しかし、L 字型のオブジェクトを 2 つ以上の正方形のブロックに分割する簡単な方法はありますか。必要に応じて、各形状の新しい輪郭を重ねることができます。

このような直線を持たないこのような画像がある場合もあります。

以前cv2.approxPolyDPは形を描いていましたが、やはり凹んでいて、分割する必要があります。

どんな助けでも感謝します。