Python高效提取图像分块边界顶点
图像处理中，常需对图像进行分块并获取各块边界顶点。假设已将单通道图像分块，块值从1递增，形成h×m网格（块内值相同）。本文将介绍如何用Python高效提取这些边界顶点。
首先，理解图像分块结构。假设已完成分块，得到一个包含不同数值的网格，可以使用OpenCV和NumPy库进行处理。
提取边界顶点步骤：
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图像读取与预处理: 使用OpenCV读取图像并转换为单通道灰度图。如果已完成分块，直接使用结果图像。
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块边界识别: 遍历图像识别不同块边界。可以使用连通域分析（如OpenCV的
cv2.connectedComponents）识别并标记块。 -
边界顶点提取: 遍历每个块的边界像素，记录顶点坐标。OpenCV的
cv2.findContours函数可找到块轮廓，从中提取顶点。
以下代码示例演示如何使用OpenCV和NumPy实现：
import cv2
import numpy as np
# 假设已完成分块
img = cv2.imread('segmented_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 连通域分析
num_labels, labels = cv2.connectedComponents(img)
# 遍历每个连通域
for label in range(1, num_labels):
# 创建掩膜
mask = np.zeros_like(img)
mask[labels == label] = 255
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 获取第一个轮廓（假设每个块只有一个轮廓）
contour = contours[0]
# 获取边界顶点
vertices = contour.reshape(-1, 2)
# 输出顶点坐标
print(f"块 {label} 的边界顶点:")
for vertex in vertices:
print(vertex)
此代码使用连通域分析和轮廓检测提取每个块的边界顶点。可根据实际需求调整和优化代码。 OpenCV和NumPy提供了强大的图像处理功能，方便高效地提取图像分块边界顶点。
