如何从索引图像Python中找到椭圆坐标？

如何解决如何从索引图像Python中找到椭圆坐标？

我有这样的形象：

代表同心椭圆。该图像包含在一个 numpy 矩阵中，在不同椭圆周长的索引中为 1，在别处为 0。

因为我想找到每个椭圆的中心，所以我找到了这两个函数：

def fitEllipse(x,y):
   x = x[:,np.newaxis]
   y = y[:,np.newaxis]
   D =  np.hstack((x*x,x*y,y*y,x,y,np.ones_like(x)))
   S = np.dot(D.T,D)
   C = np.zeros([6,6])
   C[0,2] = C[2,0] = 2; C[1,1] = -1
   E,V =  eig(np.dot(inv(S),C))
   n = np.argmax(np.abs(E))
   a = V[:,n]
return a

def ellipse_center(a):
   b,c,d,f,g,a = a[1]/2,a[2],a[3]/2,a[4]/2,a[5],a[0]
   num = b*b-a*c
   x0=(c*d-b*f)/num
   y0=(a*f-b*d)/num
return np.array([x0,y0])

可以分别拟合椭圆曲线并找到给定椭圆的中心。 问题是，如果我能够自己绘制不同的椭圆“对象”，我就可以知道不同点的坐标是什么。 但在我的情况下，我只能访问值为 1 的索引，而不知道哪些索引属于某个椭圆，哪些索引属于另一个..

那么有没有办法将这些不同的椭圆分开，单独存储它们的索引坐标？

最后，想法是将椭圆拟合到所有这些椭圆对象并找到它们的中心。 提前致谢:)

解决方法

那么有没有办法将这些不同的椭圆分开， 单独存储它们的索引坐标？

您可以像这样使用 scikit-image label 来标记您的椭圆：

import skimage.io
import skimage.measure
import numpy as np

im = (skimage.io.imread("so67279689.png",as_gray=True)>.3).astype(int)
labeled_im,n = skimage.measure.label(im,return_num=True)

然后访问椭圆数字 6，例如：

el6 = np.where(labeled_im==6,im,0)

总共你会得到标签 1 ... n，标签 0 是背景。

（这是我从您的问题中复制的用于测试的图像：

)

要可视化标记的椭圆：

import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax=plt.subplots(3,5)
for i in range(n):
    ax.flat[i].imshow(np.where(labeled_im==i+1,0))
    ax.flat[i].set_title(f"{i+1}")
    ax.flat[i].axis("off")
ax.flat[13].axis("off")
ax.flat[14].axis("off")