从matplotlib等高线图中提取特定路径

Question

我有以下等高线图：

fig, axes = plt.subplots(1,6, figsize=(18,3))

for idx in range(6):
    axes[idx].contour(KX[kxl:kxr,kxl:kxr],KY[kxl:kxr,kxl:kxr],eigs[kxl:kxr,kxl:kxr,idx].real, levels=[0])
    axes[idx].set_xlabel(x_label_k)

axes[0].set_ylabel(y_label_k)

重叠它们会产生以下图像：

fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(4,4))

for idx in range(6):
    ax.contour(KX[kxl:kxr,kxl:kxr],KY[kxl:kxr,kxl:kxr],eigs[kxl:kxr,kxl:kxr,idx].real, levels=[0])

ax.set_xlabel(x_label_k)
ax.set_ylabel(y_label_k)

从上图中，我感兴趣的是只绘制下面编辑图像中显示的4个“圆形”形状：

如果可能的话，我希望构成这些细长圆圈的（kx，ky）点对，没有来自其他工件的任何点。

我已经看到有一种方法可以从this question的线条中提取轮廓图中的点值，然而，这给了我一组（2000,2000）点，我不知道如何过滤。我想也许可以根据等高线图中的路径做些什么？

请注意，人们实际上可以看到圆形在6个图的行中的起源，但问题是，为了组成2个较小的内圆，必须组合子图2,3,4和5。对于较大的外部，它更简单，因为它们在子图5和6中相对良好地分开。

Answer 1

虽然从轮廓中提取了点集，但请尝试RANSAC。 C#中用于从嘈杂点提取圆圈的实现here。我们提供了一般而简单的Python实施{。{3}}。

您也可以尝试使用Least Square Circle Fitting Python中的示例{{1}} {/ 1}}。

祝你好运。