преобразование двоичного растрового изображения в полигональное
Я хочу превратить двумерный массив в многоугольник. Производительность очень важна для меня, но я хочу избегать расширения Си. Бинарное контурное изображение может быть сделано с эрозией. Потом я нашелэтот, Это было слишком медленно и неt справляются с шипами, порожденными эрозией. Спайк:
000100
000100
000100
111011
Моя первая попытка:
mat = mat.copy() != 0
mat = mat - scipy.ndimage.binary_erosion(mat)
vertices = np.argwhere(mat)
minx = vertices.min(axis=0)[0]
maxx = vertices.max(axis=0)[0]
vertices_sorted = {}
for x in xrange(minx - 1, maxx + 2):
vertices_sorted[x] = []
for vertex in vertices:
vertices_sorted[vertex[0]].append(vertex[1])
vertex_loop = [(minx, vertices_sorted[minx][0])]
while True:
x, y = vertex_loop[-1]
for column, row in ((x, y + 1), (x, y - 1),
(x + 1, y), (x + 1, y + 1), (x + 1, y - 1),
(x - 1, y), (x - 1, y + 1), (x - 1, y - 1)):
if row in vertices_sorted[column]:
vertices_sorted[column].remove(row)
vertex_loop.append((column, row))
break
else:
vertex_loop.pop()
if vertex_loop[-1] == vertex_loop[0]:
break
return vertex_loop[:-1]
Это работает большую часть времени, но это не такдостаточно быстро. Мой второй код работает редко, но я не исправил его, потому что он в несколько раз медленнее первого:
mat = mat.copy() != 0
mat = mat - scipy.ndimage.binary_erosion(mat)
xs, ys = np.nonzero(mat)
ys = np.ma.array(ys)
vertex_loop = [(xs[0], ys[0])]
ys[0] = np.ma.masked
while True:
x, y = vertex_loop[-1]
start = np.searchsorted(xs, x-1, side="left")
end = np.searchsorted(xs, x+1, side="right")
for i in xrange(start, end):
if ys[i] == y or ys[i] == y + 1 or ys[i] == y - 1:
vertex_loop.append((xs[i], ys[i]))
ys[i] = np.ma.masked
break
else:
if np.all(ys.mask):
break
else:
vertex_loop.pop()
return vertex_loop
Как я могу улучшить скорость дальше?
РЕДАКТИРОВАТЬ: Кажется, что массивные маски очень медленно. Эта реализация почти так же быстро, как и первая:
#import time
#t1 = time.time()
mat = mat.copy() != 0
mat = mat - scipy.ndimage.binary_erosion(mat)
xs, ys = np.nonzero(mat)
#t2 = time.time()
minx = xs[0]
maxx = xs[-1]
# Ketju pakosti käy läpi kaikki rivit minx:n ja maxx:n välissä, sillä se ON KETJU
xlist = range(minx - 1, maxx + 2)
# starts ja ends ovat dictit jotka kertovat missä slicessä x == key
tmp = np.searchsorted(xs, xlist, side="left")
starts = dict(zip(xlist, tmp))
tmp = np.searchsorted(xs, xlist, side="right")
ends = dict(zip(xlist, tmp))
unused = np.ones(len(xs), dtype=np.bool)
#t3 = time.time()
vertex_loop = [(xs[0], ys[0])]
unused[0] = 0
count = 0
while True:
count += 1
x, y = vertex_loop[-1]
for i in xrange(starts[x - 1], ends[x + 1]):
row = ys[i]
if unused[i] and (row == y or row == y + 1 or row == y - 1):
vertex_loop.append((xs[i], row))
unused[i] = 0
break
else:
if abs(x - xs[0])