Алгоритм поиска следа

Графический подход

Я бы подошел к этому графически. Моя интуиция говорит мне, что внутренние точки полностью находятся внутри литых кругов с минимальным радиусом r от всех соседних точек отпечатка. Это означает, что если вы отбрасываете окружность из каждой точки контура с радиусом r, то все точки, которые находятся внутри по крайней мере половины всех соседних окружностей, находятся внутри вашего полигона. Чтобы быть менее расплывчатым, если вы находитесь глубоко внутри полигона, то у вас есть Pi*r^2 такие перекрывающиеся круги в любом пикселе. если вы находитесь на грани, что вы получили половину из них. Это легко вычислимо.

Сначала мне нужен набор данных. Так как вы предоставили только jpg файл, у меня нет vales только сюжет. Поэтому я решаю эту проблему как двоичное изображение. Сначала мне нужно было перекрасить изображение, чтобы удалитьjpg цветовые искажения. После этого это мой ввод:

Я выбираю черный фон, чтобы легко применить аддитивную математику к изображению, а также мне он нравится больше, чем белый и оставьте след красным (максимально насыщенным). Теперь алгоритм:

1. Создать временный образ

   Он должен быть одинакового размера и очищен до черного цвета. Обрабатывайте его пиксели, как целочисленные счетчики перекрывающихся кругов.

2. Литые круги

   Для каждого красного пикселя в source image добавьте +1 к каждому пикселю внутри круга с минимальным радиусом r вокруг того же пикселя, но в temp image. Результат примерно такой (Синие-это нижние части моего pixelformat):

   

   В качестве r я использовал r=24, поскольку это нижний левый радиус окружности в вашем примере +/-пиксель.

3. Выберите только внутренние пиксели

   Итак, перекрасьте временное изображение. Все пиксели с color < 0.5*pi*r^2 перекрашиваются в черный, а остальные в красный. Результат примерно такой:

   

4. Выберите точки окружности полигона только

   Просто перекрасьте всекрасные пиксели рядом с черными пикселями в какой-нибудь нейтральный цветсиний , а остальные вчерный . Результат:

   

   Теперь просто полигонизировать результат. Для сравнения с входным изображением вы можете объединить их оба (I OR их вместе):

   

[Примечания]

Вы можете играть с минимальным радиусом или свойством area treshold для достижения различное поведение. Но я думаю, что это очень близко к вашей проблеме.

Вот некоторый исходный код C++ для этого:

//picture pic0,pic1;
    // pic0 - source
    // pic1 - output/temp
int x,y,xx,yy;
const int r=24;                 // min radius
const int s=float(1.570796*float(r*r));     // half of min radius area
const DWORD c_foot=0x00FF0000;  // red
const DWORD c_poly=0x000000FF;  // blue
// resize and clear temp image
pic1=pic0;
pic1.clear(0);
// add min radius circle to temp around any footprint pixel found in input image
for (y=r;y<pic1.ys-r;y++)
 for (x=r;x<pic1.xs-r;x++)
  if (pic0.p[y][x].dd==c_foot)
   for (yy=-r;yy<=r;yy++)
    for (xx=-r;xx<=r;xx++)
     if ((xx*xx)+(yy*yy)<=r*r)
      pic1.p[y+yy][x+xx].dd++;
pic1.save("out0.png");
// select only pixels which are inside footprint with min radius (half of area circles are around)
for (y=0;y<pic1.ys;y++)
 for (x=0;x<pic1.xs;x++)
  if (pic1.p[y][x].dd>=s) pic1.p[y][x].dd=c_foot;
   else                   pic1.p[y][x].dd=0;
pic1.save("out1.png");
// slect only outside pixels
pic1.growfill(c_foot,0,c_poly);
for (y=0;y<pic1.ys;y++)
 for (x=0;x<pic1.xs;x++)
  if (pic1.p[y][x].dd==c_foot) pic1.p[y][x].dd=0;
pic1.save("out2.png");
pic1|=pic0; // combine in and out images to compare
pic1.save("out3.png");

Я использую свой собственный класс picture для изображений, поэтому некоторые члены:

• xs,ys размер изображения в пикселях
• p[y][x].dd - пиксель в позиции (x,y) как 32 бит целочисленного типа
• clear(color) - очищает весь образ
• resize(xs,ys) - изменение размера изображения до нового разрешения

[Edit1] у меня есть небольшая ошибка в исходный код

Я заметил, что некоторые края были слишком острыми, поэтому я проверил код и забыл добавить условие круга при заполнении, поэтому он заполнял квадраты вместо этого. Я восстановил исходный код выше. Я действительно только что добавил строку if ((xx*xx)+(yy*yy)<=r*r). Результаты немного изменились, поэтому я также обновил изображения новыми результатами

Я играл с соотношением коэффициентов внутренней области и этим:

const int s=float(0.75*1.570796*float(r*r));

Приводит к еще лучшей партии для вас. Чем он меньше, тем больше может быть многоугольник. перекрытие внешнего следа ноги. Результат: