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1. 形态学操作
2. 边缘平滑化
3. 轮廓近似
python 有回归线平滑 2D 轮廓 1. 形态学操作
利用形态学操作#xff08;例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等#xff09;可以使分割边界更加平滑和连续。腐蚀可以消除小的不连续区域#xff0c;膨胀可以填充空洞#xff0…目录
1. 形态学操作
2. 边缘平滑化
3. 轮廓近似
python 有回归线平滑 2D 轮廓 1. 形态学操作
利用形态学操作例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等可以使分割边界更加平滑和连续。腐蚀可以消除小的不连续区域膨胀可以填充空洞而开运算可以平滑边界并保留边缘信息闭运算则可以填充小的孔洞。
import cv2
import numpy as np# 读取语义分割结果
segmentation_result cv2.imread(segmentation_result.png, 0) # 读取单通道图像# 形态学操作
kernel np.ones((5,5), np.uint8)
smoothed_result cv2.morphologyEx(segmentation_result, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
2. 边缘平滑化
在分割边界上应用边缘平滑化算法如高斯滤波、均值滤波、中值滤波等可以减少噪声并使得边界更加平滑。 python code
smoothed_result cv2.GaussianBlur(segmentation_result, (5, 5), 0)
3. 轮廓近似
利用轮廓近似算法如Douglas-Peucker算法可以对边界轮廓进行抽稀从而使得轮廓更加平滑。
contours, _ cv2.findContours(segmentation_result, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)epsilon 0.02 * cv2.arcLength(contours[0], True)
approx cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon, True)
smoothed_result np.zeros_like(segmentation_result)
cv2.drawContours(smoothed_result, [approx], -1, 255, thicknesscv2.FILLED)
python 有回归线平滑 2D 轮廓
import cv2
import numpy as np
from scipy.interpolate import splprep, splev
import matplotlib.pyplot as plt# 假设有一组轮廓点坐标
x np.array([10, 20, 30, 40, 50])
y np.array([5, 15, 10, 25, 20])# 多项式拟合
tck, _ splprep([x, y], s0) # s 参数控制拟合平滑度# 生成新的平滑轮廓点
new_points splev(np.linspace(0, 1, 100), tck)# 创建一张空白图像
image np.zeros((100, 100), dtypenp.uint8)# 将平滑后的轮廓点转换为整数坐标并绘制在图像上
smoothed_contour np.array(new_points, dtypenp.int32).T.reshape((-1, 1, 2))
cv2.polylines(image, [smoothed_contour], isClosedFalse, color255, thickness1)# 将图像转换为RGB格式以供Matplotlib显示
image_rgb cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
