轮廓查找

我们使用 marching squares 方法来在图像中找到恒定值的轮廓。在 skimage.measure.find_contours 中，数组值通过线性插值来提供更好的输出轮廓精度。与图像边缘相交的轮廓是开放的；其他的都是封闭的。

marching squares 算法 是 marching cubes 算法的一个特例（Lorensen, William 和 Harvey E. Cline。Marching Cubes: 一种高分辨率 3D 表面构建算法。计算机图形学 SIGGRAPH 87 会议论文集）21(4) 1987 年 7 月，第 163-170 页）。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import measure


# Construct some test data
x, y = np.ogrid[-np.pi : np.pi : 100j, -np.pi : np.pi : 100j]
r = np.sin(np.exp(np.sin(x) ** 3 + np.cos(y) ** 2))

# Find contours at a constant value of 0.8
contours = measure.find_contours(r, 0.8)

# Display the image and plot all contours found
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(r, cmap=plt.cm.gray)

for contour in contours:
    ax.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2)

ax.axis('image')
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.show()