ラスター画像からベクター画像への変換について

現在、図面の画像データをCADデータにしようとしています。

スクリプトでは、potraceというソフトとpythonを連携してラスター画像をベクター画像に変換しています。
ソフト：http://iphone.moo.jp/app/?p=386
アルゴリズム：http://sesamecake.blog84.fc2.com/blog-entry-155.html

おおよそ上手くできているのですが、以下のことをルールベースで改善したいと思っています．
・アウトラインの修正
potraceの特性上、ラスター画像での1本線はベクター画像では外枠の2本線で表現されるため、隣接する2本線を1本に統合したいです。
おすすめのアルゴリズムがあれば，ご教授いただきたいです．
イメージ説明

・修正方法
細かく見ると、雑な箇所もありこれらを特定の閾値を使って修正したいと思っていますが，手法が思いつきません．
また、上記のような箇所を特定するために、ラスベク変換において定量的に精度を示すものが有れば教えてください。
イメージ説明

よろしくお願い致します。

(0302 追記)
もう一点伺いたいことがあります．
ご回答いただいスクリプトで別画像のラスベク変換をした際，直角に曲がる線分が大きな曲線となる箇所がありましたが，原因は推測できるでしょうか．

よろしくお願いいたします．
イメージ説明

回答2件

隣接する2本線を1本に統合したいです

アップロードされたラスター画像は線が楕円形の丸になっているような箇所がありますので、ここの連続した楕円の連続から接続された線に復元するのは、恐らくラスター→ベクター変換より大変だろうと察します。

というのも、これをやろうとすると、楕円から長手方向の向きの検出、楕円ではない部分の長手方向の向きの検出、これらの接続が必要になるためです。この処理は、ラスター画像からベクター画像を起こす処理と同じだと思います。

そう考えると、タイトルにある（=本当にやりたいことの）

ラスター画像からベクター画像への変換

をやろうとするには、ラスター画像からそのまま「線画のベクター」を吐き出すソフトを探した方が筋が良さそうです。CADにしたい、とのことですが、使っているソフトがpotraceだそうですので、SVGで出力できれば十分と判断しました。

オフラインであればこれが使えそうです。inkscapeのモジュールのようですが、pythonで書かれていますので、必要な機能を抜き出して使えそうな気がします。

イメージ説明
※https://github.com/fablabnbg/inkscape-centerline-traceより借用

オンラインでもOKであればこんなのもありますね。

[ともにSVGに変換後PNGにして1/4に縮小　左：センターライン　右：アウトライン]
イメージ説明

投稿2020/02/29 02:57

編集2020/02/29 03:05

fourteenlength

総合スコア2768

ベストアンサー

アウトラインの修正

Skeletonizeという手法が使えそうです。
これにて閉領域の中心を通る線を得られます。
さらにSkeleton Networkにてこれをグラフ化できます。
グラフのEdgeから線、あるいはBezier曲線を得ることができます。
以上を組み合わせると以下のようなSVGを出力するコードになります。

Python
1import numpy as np
2from numpy import array, linalg, matrix
3from scipy.special import comb
4import cv2
5from skimage.morphology import skeletonize
6import sknw
7import svgwrite
8
9#
10# Bézier curve fitting with SciPy
11# https://stackoverflow.com/questions/12643079/b%C3%A9zier-curve-fitting-with-scipy
12#
13Mtk = lambda n, t, k: t**(k)*(1-t)**(n-k)*comb(n,k)
14bezierM = lambda ts: matrix([[Mtk(3,t,k) for k in range(4)] for t in ts])
15
16def lsqfit(points, M):
17    M_ = linalg.pinv(M)
18    return M_ * points
19
20def get_bezier(pts):
21    points = array(pts)
22    ts = array(range(points.shape[0]), dtype='float')/(points.shape[0]-1)
23    M = bezierM(ts)
24    control_points = lsqfit(points, M)
25    return control_points.tolist()
26
27
28if __name__ == '__main__':
29
30    fname = 'test'
31    src = cv2.imread(fname + '.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
32    _, src = cv2.threshold(src, 192, 255, cv2.THRESH_BINARY)
33
34    # Skeleton化
35    # https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/edges/plot_skeleton.html
36    ske = skeletonize(~(src != 0))
37    ske_gray = (ske * 255).astype(np.uint8)
38    ske_rgb = cv2.cvtColor(ske_gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
39    cv2.imwrite(fname + '_ske.png', ske_rgb)
40
41    # Skeleton Networkを作成
42    # https://github.com/Image-Py/sknw
43    graph = sknw.build_sknw(ske.astype(np.uint16), multi=True)
44
45    dwg = svgwrite.Drawing(fname + '.svg', profile='tiny')
46
47    # Edge
48    for (s,e) in graph.edges():
49
50        pt_s = graph.node[s]['o'].tolist()
51        pt_e = graph.node[e]['o'].tolist()
52
53        for g in graph[s][e].values():
54
55            # 開始 + 中間点 + 終点
56            pts = g['pts'].tolist()
57            pts = [pt_s] + pts + [pt_e]
58
59            # 点群にフィットするBezierのパラメータを取得
60            params = get_bezier(pts)
61
62            # Bezierとして描画
63            d = 'M{},{} C{},{} {},{}, {},{}'.format( params[0][0], params[0][1], params[1][0], params[1][1], params[2][0], params[2][1], params[3][0], params[3][1])
64            p = dwg.path( d=d, stroke='#000', fill='none', stroke_width=5)
65            dwg.add(p)
66
67            # 線をそのまま描画
68            #for i in range(len(pts)-1):
69            #    dwg.add(dwg.line(pts[i], pts[i+1], stroke='#000', stroke_width=5))
70
71    dwg.save()

結果は、まあそれなりですね。

元画像

Skelton化した画像

SVGをpng化した画像

修正前

変換結果の画像を見ると、アウトラインのひとつひとつはもともとは２次元ポリゴンで構成されているかと思われます。
であればMedial axis、限定（直線）的にはStraight skeletonが求めたいラインに近いものになるかと思います。
pythonでのそのものずばりの実装は見つかりませんでしたが、以下が参考になるかと思います。