如何从索引图像（Python）中找到椭圆坐标？

Question

我有这样的形象：

代表同心椭圆。 该图像包含在 numpy 矩阵中，其中不同椭圆周长的索引中为 1，其他位置为 0。

因为我想找到每个椭圆的中心，所以我找到了这两个函数：

def fitEllipse(x,y):
   x = x[:,np.newaxis]
   y = y[:,np.newaxis]
   D =  np.hstack((x*x, x*y, y*y, x, y, np.ones_like(x)))
   S = np.dot(D.T,D)
   C = np.zeros([6,6])
   C[0,2] = C[2,0] = 2; C[1,1] = -1
   E, V =  eig(np.dot(inv(S), C))
   n = np.argmax(np.abs(E))
   a = V[:,n]
return a

def ellipse_center(a):
   b,c,d,f,g,a = a[1]/2, a[2], a[3]/2, a[4]/2, a[5], a[0]
   num = b*b-a*c
   x0=(c*d-b*f)/num
   y0=(a*f-b*d)/num
return np.array([x0,y0])

它可以拟合椭圆曲线并分别找到给定椭圆的中心。 问题是，如果我能够自己绘制不同的椭圆“对象”，我就可以知道不同点的坐标是什么。 但在我的情况下，我只能访问值为 1 的索引，而不知道哪些索引属于某个椭圆以及哪些索引属于另一个椭圆。

那么有没有一种方法可以分离这些不同的椭圆，分别存储它们的索引坐标？

最后，想法是为所有这些椭圆对象拟合一个椭圆并找到它们的中心。 提前致谢：）

Answer 1

那么有没有一种方法可以分离这些不同的椭圆，分别存储它们的索引坐标？

您可以像这样使用 scikit-image label到 label 椭圆：

import skimage.io
import skimage.measure
import numpy as np

im = (skimage.io.imread("so67279689.png", as_gray=True)>.3).astype(int)
labeled_im, n = skimage.measure.label(im, return_num=True)

然后访问 6 号椭圆，例如：

el6 = np.where(labeled_im==6, im, 0)

总共你会得到标签1 ... n ， label 0是背景。

（这是我从您的问题中复制的用于测试的图像：

)

要可视化标记的椭圆：

import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax=plt.subplots(3,5)
for i in range(n):
    ax.flat[i].imshow(np.where(labeled_im==i+1, im, 0))
    ax.flat[i].set_title(f"{i+1}")
    ax.flat[i].axis("off")
ax.flat[13].axis("off")
ax.flat[14].axis("off")