找到黑白图像的边缘
Find edge of black and white image
我需要找到边缘并生成黑白图像的点，如下图所示：
我不知道该怎么做。我知道 OpenCV 是一个选项，但对于肯定是一项简单的任务来说，这太过分了。有谁知道任何简单的方法来做到这一点？图书馆可以，只要它们不是太重量级（header 唯一首选）
你要找的是边缘检测。如果图片像上面贴的一样干净，那么边缘检测的结果就很完美，之后就不需要再做其他处理了。
那么我们如何进行边缘检测呢？我假设您知道图像在计算机中存储为具有强度值的二维矩阵。所以，如果你在图像上应用了一个掩码，即取一个小矩阵，计算它在图像不同点的值，然后用计算结果代替矩阵中心的值，你就可以进行边缘检测。
为此目的有很多面具。我建议您查看 Sobell、Roberts 和 Prewit 过滤器。您可以使用的最简单的过滤器之一是
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您可以在 openCV 中执行此操作（但我没有太多经验）。我首选的工具是 MATLAB。您可以使用它们的内置函数，例如 edge（这里是 tutorial），或者编写一个简单的代码，在其中使用两个 for 循环遍历图像中的所有像素并计算这些过滤器应用的值。
我会使用 Canny Edge Detection，尽管您可以轻松地尝试使用 @therainmaker 建议的其他方法。我会使用 ImageMagick，它是免费的，安装在大多数 Linux 发行版上，也可用于 OS X 和 Windows.
在命令行中，您可以使用：
convert blob.png -canny 0x1+10%+30% result.png
或者这个：
convert blob.png -canny 0x1+10%+30% -negate result.png
要与 C++ 一起使用，您将使用 Magick++，描述为 here. There is a reasonable tutorial here。
如果你想要理论的描述和用法的例子，包括Sobel等，请看Anthony Thyssen的优秀页面here。
根据您的实际操作，形态学技术（形状检测）可能比边缘检测技术更适合您。如果是这样，ImageMagick 也可以为您做到这一点。例如：
convert blob.png -morphology EdgeIn Octagon edgein.png
该技术描述得很好 here。
如果您希望轮廓作为矢量路径，您可以通过中间 PBM 文件组合 ImageMagick 和 potrace，如下所示：
convert blob.png -canny 0x1+10%+30% -negate pbm:- | potrace -s -o result.svg
这会给你一个漂亮的平滑矢量路径，如下所示：
<?xml version="1.0" standalone="no"?>
<!DOCTYPE svg PUBLIC "-//W3C//DTD SVG 20010904//EN"
"http://www.w3.org/TR/2001/REC-SVG-20010904/DTD/svg10.dtd">
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Created by potrace 1.12, written by Peter Selinger 2001-2015
</metadata>
<g transform="translate(0.000000,1053.000000) scale(0.100000,-0.100000)"
fill="#000000" stroke="none">
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-267 -567 -157 -1108 -385 -1550 -652 -182 -111 -178 -107 -359 -289 -173
-174 -351 -387 -483 -579 -42 -61 -84 -116 -92 -123 -8 -7 -18 -25 -21 -41 -3
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我需要找到边缘并生成黑白图像的点，如下图所示：
我不知道该怎么做。我知道 OpenCV 是一个选项，但对于肯定是一项简单的任务来说，这太过分了。有谁知道任何简单的方法来做到这一点？图书馆可以，只要它们不是太重量级（header 唯一首选）
你要找的是边缘检测。如果图片像上面贴的一样干净，那么边缘检测的结果就很完美，之后就不需要再做其他处理了。
那么我们如何进行边缘检测呢？我假设您知道图像在计算机中存储为具有强度值的二维矩阵。所以，如果你在图像上应用了一个掩码，即取一个小矩阵，计算它在图像不同点的值，然后用计算结果代替矩阵中心的值，你就可以进行边缘检测。
为此目的有很多面具。我建议您查看 Sobell、Roberts 和 Prewit 过滤器。您可以使用的最简单的过滤器之一是
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1 -4 1
0 1 0
您可以在 openCV 中执行此操作（但我没有太多经验）。我首选的工具是 MATLAB。您可以使用它们的内置函数，例如 edge（这里是 tutorial），或者编写一个简单的代码，在其中使用两个 for 循环遍历图像中的所有像素并计算这些过滤器应用的值。
我会使用 Canny Edge Detection，尽管您可以轻松地尝试使用 @therainmaker 建议的其他方法。我会使用 ImageMagick，它是免费的，安装在大多数 Linux 发行版上，也可用于 OS X 和 Windows.
在命令行中，您可以使用：
convert blob.png -canny 0x1+10%+30% result.png
或者这个：
convert blob.png -canny 0x1+10%+30% -negate result.png
要与 C++ 一起使用，您将使用 Magick++，描述为 here. There is a reasonable tutorial here。
如果你想要理论的描述和用法的例子，包括Sobel等，请看Anthony Thyssen的优秀页面here。
根据您的实际操作，形态学技术（形状检测）可能比边缘检测技术更适合您。如果是这样，ImageMagick 也可以为您做到这一点。例如：
convert blob.png -morphology EdgeIn Octagon edgein.png
该技术描述得很好 here。
如果您希望轮廓作为矢量路径，您可以通过中间 PBM 文件组合 ImageMagick 和 potrace，如下所示：
convert blob.png -canny 0x1+10%+30% -negate pbm:- | potrace -s -o result.svg
这会给你一个漂亮的平滑矢量路径，如下所示：
<?xml version="1.0" standalone="no"?>
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