Python实现任意多边形的最大内切圆算法

参考Matlab计算轮廓内切圆

初衷是为了求裂缝的最大宽度

直接上代码

import randomimport cv2
import math
import numpy as np
from numpy.ma import cos, sin
import matplotlib.pyplot as pltdef max_circle(f):img = cv2.imread(f, cv2.IMREAD_COLOR)img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# _, img_gray = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)contous, hierarchy = cv2.findContours(img_gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)"""第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种（本文介绍的都是新的cv2接口）：cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。第三个参数method为轮廓的近似办法cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法"""for c in contous:left_x = min(c[:, 0, 0])right_x = max(c[:, 0, 0])down_y = max(c[:, 0, 1])up_y = min(c[:, 0, 1])upper_r = min(right_x - left_x, down_y - up_y) / 2# 定义相切二分精度precision = math.sqrt((right_x - left_x) ** 2 + (down_y - up_y) ** 2) / (2 ** 13)# 构造包含轮廓的矩形的所有像素点Nx = 2 ** 8Ny = 2 ** 8pixel_X = np.linspace(left_x, right_x, Nx)pixel_Y = np.linspace(up_y, down_y, Ny)# [pixel_X, pixel_Y] = ndgrid(pixel_X, pixel_Y);# pixel_X = reshape(pixel_X, numel(pixel_X), 1);# pixel_Y = reshape(pixel_Y, numel(pixel_Y), 1);xx, yy = np.meshgrid(pixel_X, pixel_Y)# % 筛选出轮廓内所有像素点in_list = []for c in contous:for i in range(pixel_X.shape[0]):for j in range(pixel_X.shape[0]):if cv2.pointPolygonTest(c, (xx[i][j], yy[i][j]), False) > 0:in_list.append((xx[i][j], yy[i][j]))in_point = np.array(in_list)pixel_X = in_point[:, 0]pixel_Y = in_point[:, 1]# 随机搜索百分之一像素提高内切圆半径下限N = len(in_point)rand_index = random.sample(range(N), N // 100)rand_index.sort()radius = 0big_r = upper_rcenter = Nonefor id in rand_index:tr = iterated_optimal_incircle_radius_get(c, in_point[id][0], in_point[id][1], radius, big_r, precision)if tr > radius:radius = trcenter = (in_point[id][0], in_point[id][1]) # 只有半径变大才允许位置变更，否则保持之前位置不变# 循环搜索剩余像素对应内切圆半径loops_index = [i for i in range(N) if i not in rand_index]for id in loops_index:tr = iterated_optimal_incircle_radius_get(c, in_point[id][0], in_point[id][1], radius, big_r, precision)if tr > radius:radius = trcenter = (in_point[id][0], in_point[id][1])    # 只有半径变大才允许位置变更，否则保持之前位置不变# 效果测试plot_x = np.linspace(0, 2 * math.pi, 100)circle_X = center[0] + radius * cos(plot_x)circle_Y = center[1] + radius * sin(plot_x)print(radius * 2)plt.figure()plt.imshow(img_gray)plt.plot(circle_X, circle_Y)plt.show()def iterated_optimal_incircle_radius_get(contous, pixelx, pixely, small_r, big_r, precision):radius = small_rL = np.linspace(0, 2 * math.pi, 360)  # 确定圆散点剖分数360, 720circle_X = pixelx + radius * cos(L)circle_Y = pixely + radius * sin(L)for i in range(len(circle_Y)):if cv2.pointPolygonTest(contous, (circle_X[i], circle_Y[i]), False) < 0:    # 如果圆散集有在轮廓之外的点return 0while big_r - small_r >= precision:   # 二分法寻找最大半径half_r = (small_r + big_r) / 2circle_X = pixelx + half_r * cos(L)circle_Y = pixely + half_r * sin(L)if_out = Falsefor i in range(len(circle_Y)):if cv2.pointPolygonTest(contous, (circle_X[i], circle_Y[i]), False) < 0:  # 如果圆散集有在轮廓之外的点big_r = half_rif_out = Trueif not if_out:small_r = half_rradius = small_rreturn radiusif __name__ == '__main__':max_circle('thresh_crack.png')

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