用图片的中风检测算法，用于检测直线和曲线。

Question

我正在寻找一种算法，可以检测图片中包括曲线在内的所有线条，以便我可以使用绘图程序（如paint）在我的软件中重新绘制它。目前，我只想将其重新绘制为黑白色。我的方法是制作图片的模板，尝试读取所有黑色像素作为线条，并最终绘制它。线条计算大致如下：

 * for every pixel
 *      Point p = (x, y)
 *      List<Point> line
 *      while p is not marked
 *          mark p
 *          p = adjacent darkest pixel //brightness of a pixel is calculated by pixel luminance divided by 2 + luminance of the 8 adjacent pixels divided by 16
 *          add p to line
 *      end while
 *      draw line
 * end for

我的方法可以工作，但效果不太好。有些大纲会被检测为两行。

你对我的算法有改进意见吗？或者有更好的算法吗？

- Aura Lee

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我认为你要做的是将图像二值化，并找到轮廓或边缘。 - Bilal

你的问题需要更加明确... 你实际上想要做什么？你展示的三张图片是什么？你熟悉哪种编程语言和操作系统？ - Mark Setchell

左边的图片是输入，中间的图片是左边图片的模板，最后一个是我的程序的输出。我正在使用Java AWT的Robot类在Microsoft Paint中绘制图像。 - Aura Lee

好的，首先看中间（模板）的那个，你是怎么做的，为什么不用它？然后，同样的问题再问右边的那个。 - Mark Setchell

使用3x3的滤镜（就像卷积滤镜一样），并使用所有9个颜色之间的标准差作为亮度值。虽然我可以用特定的亮度绘制所有点，但这会使图片看起来过于像素化，而且看起来不像机器人正在画线。 - Aura Lee

Answer 1

尝试使用Canny边缘检测算法，这是一种流行的边缘检测算法。它已经在OpenCV中实现为cv2.Canny()。使用截屏输入图像，以下是结果：

输入图像

结果（反转和非反转版本）

这是Python OpenCV的实现

import cv2

# Load image, convert to grayscale, and perform Canny edge detection
image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
canny = 255 - cv2.Canny(gray, 120, 255, 1)

# Show image
cv2.imshow('canny', canny)
cv2.waitKey()

注意：要自动确定下限和上限阈值，请查看使用Python和OpenCV进行零参数自动Canny边缘检测。

- nathancy