使用OpenCV在二进制图像中查找边（图形边）

Question

我有一个二进制图像，我试图表示一个图形，这样图像的白色部分是顶点和边缘，其中大区域白点是顶点，边缘是连接之间的白色部分我检测到的大白色部分是顶点。 我设法通过使用OpenCV函数找到大白部分的中心，例如侵蚀，findContours和瞬间，使用矩心。 所以我有图的顶点。 我的下一个目标是获得边缘，意味着找到仅在白色区域中的线，由2个点（x1，y1）和（x2，y2）表示。 我尝试使用各种函数，例如：cv2.Canny（）cv2.findLine cv2.findContour在二进制图像上使用不同的参数

为了理解我的目标，我们可以把它想象成一个迷宫，它的起点是图像中最大的白点，而迷宫的终点是第二大的白点，你可以走过的地方都是白色的图像的区域。

我在项目中使用的一些代码段：首先找到边缘，给定二进制图像（finalImage）并返回质心

def findCentroids(finalImage):
_, contours0, hierarchy = cv2.findContours(finalImage.copy(), cv2.RETR_LIST,                    cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
moments = [cv2.moments(cnt) for cnt in contours0]
centroids = []
for M in moments:
    if M["m00"] != 0:
        cX = int(M["m10"] / M["m00"])
        cY = int(M["m01"] / M["m00"])
        centroids.append((cX, cY))
return centroids

就像我发现质心一样，我想找到更多质心（使图像更少腐蚀）然后找到连接在这些质心之间的所有边缘。 这似乎不是一个好方法，所以我希望在答案中得到更好的方法。

编辑所以我想到了另一个想法，即使用连通组件方法。 我尝试使用cv2提供的连接组件，同样：

output = cv2.connectedComponentsWithStats((imageForEdges), 8, cv2.CV_32S)

但结果是只有黑点被认为是组成部分，这与我的需要相反。 我尝试使用倒置图像并给出相同的结果，因为我假设算法更喜欢完全有界的斑点，而不是背景（在我的情况下是白色，以及我使用它的整个目的，找到没有界限的区域）

Answer 1

你看过Iwanowski的算法吗？ https://pdfs.semanticscholar.org/cd14/22f1e33022b0bede3f4a03844bc7dcc979ed.pdf “本文描述了一种分析二进制图像内容的方法，以便找到它的结构。它处理的图像类别包括显示在图像中的图像。它的前景对象组相互连接形成一个图形结构。描述的方法从图像位图自动提取这个结构，并产生一个矩阵，包含输入图像上显示的所有对象之间的连接“