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numpy.unique with order preserved（7个答案）
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我有像下面这样的图像，我想提取轮廓并按顺时针或逆时针顺序排列顶点。我需要使用它们进行一些计算，所以它必须排序，以便通过遍历轮廓找到点。

的数据
我尝试使用cv2.findContours()，但它返回的轮廓关闭。
Title是脚本的当前执行时间。

你可以清楚地看到它的两倍。
我试着只提取唯一的坐标，但这会导致一些排序问题。（忽略红线）

提取轮廓的代码：
代码

dirPictures = os.listdir(sourcePath)

 for path in dirPictures:
    if( '.' in path and path.split('.')[-1].lower() in acceptedFileTypes):
        
        #Reset plots to default figure size
        plt.rcParams["figure.figsize"] = plt.rcParamsDefault["figure.figsize"]
        plt.gca().invert_yaxis()
        
                    
        # Extract contour
        img = cv2.imread(sourcePath + '/' + path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        cont, hier = cv2.findContours(img, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

字符串
编辑：
我认为使用np.where()和排序的想法是可行的，但在少数情况下仍然失败。轮廓顶点不是从轮廓的边缘开始，所以我不相信排序会起作用。

结束位置：

型
编辑2：我尝试使用svg路径，但也失败了。我使用了tatrize的potracerhere

型
代码：

# Extract contour
        img = cv2.imread(sourcePath + '/' + path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        img = np.array(img)

        # Create a bitmap from the array
        bmp = potrace.Bitmap(img)
        
        # Trace the bitmap to a path
        path = bmp.trace()

        # Iterate over path curves
        x = []
        y = []
        
        for curve in path:
            print ("start_point =", curve.start_point)
            for segment in curve:
                print(segment)
                end_point_x, end_point_y = segment.end_point.x, segment.end_point.y
                if segment.is_corner:
                    c_x, c_y = segment.c.x, segment.c.y 
                else:
                    c1_x, c1_y = segment.c1.x, segment.c1.y
                    c2_x, c2_y = segment.c2.x, segment.c2.y
                    x.append(c1_x)
                    y.append(c1_y)
                    x.append(c2_x)
                    y.append(c2_y)

        #turn into array of coord pairs [[x,y]...]         
        k = np.stack((x,y), axis=-1)

        #Keep unique, ordered points
        _, idx = np.unique(k, axis=0,  return_index=True)
        k = k[np.sort(idx)]
        
        plt.plot(k[:,0], k[:,1], 'g.-')
        plt.show()

型