python - 从一点开始就保持多条线

Question

我正在使用OpenCV和python进行项目，但是卡在了这个小问题上。
我在列表中存储的许多行上都有端点的坐标。有时会出现从单个点检测到多条线的情况。从这些行中，我想保持最短的行并消除所有其他行，因此我的图像将不会包含绘制多条线的任何点。
我的变量存储了最初检测到的所有行的信息(两个端点的坐标)，如下所示:

var = [[Line1_EndPoint1, Line1_EndPoint2],
       [Line2_EndPoint1, Line2_EndPoint2],
       [Line3_EndPoint1, Line3_EndPoint2],
       [Line4_EndPoint1, Line4_EndPoint2],
       [Line5_EndPoint1, Line5_EndPoint2]]

其中，LineX_EndPointY(行号“X”，该行的端点“Y”)的类型为[x，y]，其中x和y是图像中该点的坐标。
有人可以建议我如何解决这个问题。
您可以修改行数据的存储方式。如果您进行修改，请说明您的数据结构及其创建方式
此类数据的示例:

[[[551, 752], [541, 730]], 
 [[548, 738], [723, 548]],
 [[285, 682], [226, 676]],
 [[416, 679], [345, 678]],
 [[345, 678], [388, 674]],
 [[249, 679], [226, 676]],
 [[270, 678], [388, 674]],
 [[472, 650], [751, 473]],
 [[751, 473], [716, 561]],
 [[731, 529], [751, 473]]]

Python代码会很有意义。

Answer 1

一个Numpy解决方案
完全基于我的第一个答案可以得到相同的结果
在Numpy上。
首先定义2个功能:

计算一行长度的平方:

 def sqLgth(line):
     p1, p2 = line
     return (p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2

将 vector (一维数组)转换为列数组(二维数组)
单列:

 def toColumn(tbl):
     return tbl.reshape(-1, 1)

两者都将在以后使用。
然后执行以下操作:

获取行数:

 lineNo = var.shape[0]

生成线索引(points数组中lineInd列的内容
(将在以后创建)):

 id = np.repeat(np.arange(lineNo), 2)

生成“来源指标”(1-开始，2-结束)以简化分析
任何中间打印输出:

 origin = np.tile(np.array([1, 2]), lineNo)

计算行长(以磅为单位的lgth列的内容):

 lgth = np.repeat([ sqLgth(line) for line in var ], 2)

创建包含一些其他数据的点的列表(连续的)
列包含原点，lineInd，x，y和lgth):

 points = np.hstack([toColumn(origin), toColumn(id),
     var.reshape(-1, 2), toColumn(lgth)])

计算“条件数组”进行排序:

 r = np.core.records.fromarrays(points[:, 2:].transpose(),
     names='x, y, lgth')

排序点(按x，y和lgth):

 points = points[r.argsort()]

计算“逆唯一索引”到点:

 _, inv = np.unique(points[:,2:4], axis=0, return_inverse=True)

将inv移位1位:

 rInv = np.roll(inv,1)

将用于下一步，以获取上一个元素。

生成要删除的行索引列表:

toDrop = points[[ i for i in range(2 * lineNo)
    if inv[i] == rInv[i] ], 1]

行索引(在点数组中)是重复点(元素)的索引
inv等于前一个元素)。
列索引(1)-指定lineInd列。
整个结果(toDrop)是“拥有”行的索引列表
(包含重复的点)。

生成结果:var从在
前一步:

var2 = np.delete(var, toDrop, axis=0)

要打印缩小的行列表，可以运行:

for line in var2:
    print(f'{line[0]}, {line[1]}')

结果是:

[551 752], [541 730]
[548 738], [723 548]
[345 678], [388 674]
[249 679], [226 676]
[731 529], [751 473]

要完全理解此代码的工作方式:

分别执行每个步骤

打印结果

将它与先前步骤中的打印输出进行比较。

有时甚至单独打印某些表达式也很有帮助
(说明的一部分)，例如var.reshape(-1, 2)-转换您的
var(形状(10，2，2))变成点的2D数组(每行是
一个点)。
整个结果当然与我的第一个答案相同，
但是正如您所写，您对 Pandas 的经验很少，现在您可以
比较这两种方法，看看 Pandas 允许这样做的情况
更简单，更直观的东西。
很好的例子是按某些列排序或查找重复的行。
在 Pandas 中，这是一个单一指示的问题，
参数，而在Numpy中，您必须使用更多说明
并了解各种细节和技巧，如何做到相同。