如何找到两条线交叉点旁边的4个点

Question

假设我有一些位图数据（黑色），其中某些线条以矢量格式（绿色）手绘。这些线大致遵循位图数据的形状。在某些地方，线条相交。

所以我要做的是，知道绿线交叉点的位置，我怎样才能找到A，B，C和D的位置？

见下面的一些例子：

我不知道如何处理这个问题，因为线条随机定位，有时它们甚至不在黑色形状内。但是，我想必须有一些方法。有什么建议吗？

Answer 1

我能想到的最简单的方法是：

1. 过滤图像以删除绿线。一种简单的方法是使用某种稀释来填充相邻像素的背景颜色。

2. 现在你应该有一个只包含黑色（宽）线和白色背景的图像。

3. 使用角点检测算法（例如Harris detector）再次过滤图像。这将为您提供四个角落。

注意：

1. 根据输入数据，您可能会获得四个以上的角落。在任何情况下，最好确认您提取的四个角确实是交叉点的可能角落。

2. 同样，这是一个非常粗略的方法，但如果输入数据与示例图片一样干净，并且绿线和黑线之间的距离不是太大，我认为它可能有效

Answer 2

我假设你知道如何获得（绿色）矢量线交点的坐标(x,y)，所以我将省略那部分。

从距离(x,y)最近的像素开始，逐渐从一个像素到另一个像素以方形螺旋（或您喜欢的其他搜索模式）向外行进。在每个步骤中，检查您是否在一个只有一个白色Moore neighbour的黑色像素上。如果是这样，那么黑色像素及其白色邻居触摸的位置（可能是一个共同的角落）就是你的一个点（称之为A）。继续前进，直到你找到另外三个（B，C，D）。这些将是最接近绿色交叉点的四个这样的点 - 这将在您在问题中显示的四个示例中正常工作。

但是，如果绿色交叉点位于两个黑色交叉点之间，则该算法将失败;在这种情况下，它将混合来自两个黑色交叉点的点。如果你担心这一点，那么一旦你找到A点，重新开始你的行进螺旋，这次以A为中心，然后行进，直到你找到B，C，D。这将有效“捕捉到最近的黑色十字路口。

您可以添加更多聪明，以避免两次搜索同一区域;一旦找到B，重新启动或重新聚焦搜索模式，一旦找到C等，再重新启动或重新聚焦搜索模式...取决于您想要/需要获得的花哨程度。

Answer 3

首先，我要说我对这个问题一无所知，也没有任何经验。所以这只是我的猜测。但我首先要忽视绿线 - 顺便说一下，这似乎也不是行。

顺便问一下，这对道路有什么用吗？

所以，走绿线。在那之后，拿一个像你上面的4个中的任何一个小方块，直到你经历所有这些，并寻找具有最大黑/白像素比率的那些。那些应该是具有“十字路口”的人。通过映射与白色像素边界的黑色像素，您应该具有道路/场边界。在那之后，确定这些点应该很容易。

像我说的那样，疯狂的猜测。有趣的问题 - 想知道知识渊博的人将会提出什么。

Answer 4

首先，你必须从原始图像中提取边缘，以获得描述黑白边界的多边形。

然后迭代这些边的点并计算到两条绿线的交点的逐点距离。四个最小距离来自您正在寻找的点。

这回答了你的问题吗？或者我误解了什么？

如果您只想要4个角，则不需要绿线：只需从边缘提取边界，然后使用Savitzky-Golay滤镜平滑，并计算逐点曲率。 只需提取最大曲率的点。

Answer 5

您需要对二进制图像进行矢量化。我们的大学项目是正确的 - Corners Toolbox Allowing Processing Binary Images in a Compressed Form（不要被标题混淆 - “压缩”这里意味着二进制图像首先在所谓的角落的链接列表中转换）。

1）将图像转换为角落（参见上述链接的第4章）。然后，您可以使用角点的线插值（第5.5章） - 您可以修改我们的算法，以查看较大的线条中的大斜率变化（~90度）。

2）你不需要绿线。您可以使用骨架化算法来查找黑色部分的骨架（请参阅第5.4章），并使用线条插入此骨架（请参阅上述链接的第5.5章）。

如果您对该项目感兴趣，我可以询问同事是否可以提供源代码。

Answer 6

最简单的方法是进行骨架化。首先分开绿色和黑白图像。在两个图像上运行骨架算法（一种非常简单的形态学操作，也在OpenCV中）并确定交点（可以使用骨架图像中的简单8邻域像素计数来完成：也就是说，对于每个黑色像素计数有多少像素水平，垂直或对角连接，如果此值>> = 4，则为交叉点）。现在为这些镂空点做一个最近邻匹配，你就完成了。

Answer 7

你应该能够找到绿线交叉的点以及黑线穿过侵蚀过程的中点（缩小到点）。然后使用最近的一对点算法来找出哪条黑线与绿线交点最接近。

然后，您可以远离黑线相交的点进行搜索。您需要一个优先级队列，根据它们与黑线交叉点的距离来处理点，最接近第一个点。将四个相邻点放在队列中的黑线交叉点。对于队列中的每个点，您需要检查它是否是白色像素（我们想要那些），检查它之前是否曾被访问过（在这种情况下跳过），然后将其四个相邻像素添加到队列。前四个白色像素应该是你想要的那些（假设你有一个很好的镂空/收缩方法来找到交叉点），但你应该采用白色像素，直到找到前四个不相邻的像素