Comment puis-je détecter et délimiter efficacement des trous dans un ensemble dispersé de points 2D à l'aide d'une approche bitmap et vectorielle en Python ?

Ce code Python fournit une implémentation d'une approche vectorielle bitmap similaire à celle décrite dans la réponse précédente. Il trouve des trous dans un ensemble de points 2D en calculant la densité des données dans un bitmap, en identifiant les zones inutilisées, en segmentant la sortie et en polygonisant les résultats.

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

def find_holes(points, resolution=100):
    """Find holes in a set of 2D points.

    Args:
        points: A list of (x, y) tuples representing the points.
        resolution: The resolution of the bitmap to use. Higher resolution
            results in more accurate results, but is slower.

    Returns:
        A list of (x, y) tuples representing the vertices of the holes.
    """
    # Create a bitmap of the points.
    bitmap = np.zeros((resolution, resolution), dtype=np.uint8)
    for point in points:
        x, y = point
        bitmap[int(y * resolution), int(x * resolution)] = 255

    # Compute data density in the bitmap.
    density = cv2.dilate(bitmap, np.ones((3, 3))) - cv2.erode(bitmap, np.ones((3, 3)))

    # Identify unused areas in the bitmap.
    unused_areas = np.where(density == 0)

    # Segment the unused areas.
    segmented_areas = cv2.watershed(density, np.zeros((resolution, resolution), dtype=np.int32), markers=unused_areas[0], mask=bitmap)

    # Polygonize the segmented areas.
    holes = []
    for i in range(1, np.max(segmented_areas) + 1):
        mask = np.zeros((resolution, resolution), dtype=np.uint8)
        mask[segmented_areas == i] = 255
        _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        for contour in contours:
            hole = []
            for point in contour:
                x, y = point[0]
                hole.append((x / resolution, y / resolution))
            holes.append(hole)

    return holes


# Example usage

# Generate a set of random points.
points = [(np.random.rand(), np.random.rand()) for _ in range(1000)]

# Find the holes in the set of points.
holes = find_holes(points, resolution=50)

# Plot the points and the holes.
plt.scatter([x for (x, y) in points], [y for (x, y) in points], s=1, c='black')
for hole in holes:
    plt.plot([x for (x, y) in hole], [y for (x, y) in hole], c='red')
plt.show()

Ce code utilise OpenCV pour les opérations bitmap, NumPy pour les tableaux. manipulation et matplotlib pour le traçage. Il peut être facilement modifié pour fonctionner avec différents types de données et systèmes de coordonnées.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!