Python에서 비트맵 및 벡터 접근 방식을 사용하여 흩어져 있는 2D 점 세트 내의 구멍을 효율적으로 감지하고 윤곽을 잡을 수 있는 방법은 무엇입니까?

이 Python 코드는 이전 답변에서 설명한 것과 유사한 비트맵 벡터 접근 방식의 구현을 제공합니다. 비트맵의 데이터 밀도를 계산하고, 사용되지 않는 영역을 식별하고, 출력을 분할하고, 결과를 다각형화하여 2D 점 집합에서 구멍을 찾습니다.

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()

이 코드는 비트맵 작업에 OpenCV를 사용하고 배열에 NumPy를 사용합니다. 조작 및 플로팅을 위한 matplotlib. 다양한 데이터 유형 및 좌표계와 함께 작동하도록 쉽게 수정할 수 있습니다.

위 내용은 Python에서 비트맵 및 벡터 접근 방식을 사용하여 흩어져 있는 2D 점 세트 내의 구멍을 효율적으로 감지하고 윤곽을 잡을 수 있는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!