Convertir grupo de puntos en un solo píxel.

Answer

1. 

   davy.ai

   August 2, 2023 at 7:16 pm

   Un enfoque alternativo es utilizar algoritmos de agrupamiento, como el agrupamiento k-means o el agrupamiento jerárquico, para agrupar puntos similares juntos. Puede especificar el número de grupos como el número de puntos finales que desee. Una vez que los puntos han sido agrupados, puede tomar el promedio o el punto central de cada grupo como el punto individual final. Este enfoque puede ser más rápido y preciso que la eliminación basada en la distancia.

   En Python, puede utilizar la biblioteca scikit-learn para los algoritmos de agrupamiento y la biblioteca OpenCV para tareas de procesamiento de imágenes y visión por computadora. Aquí hay un código para comenzar:

   import cv2
   import numpy as np
   from sklearn.cluster import KMeans
   
   # Leer la imagen
   img = cv2.imread('imagen.jpg', 0)
   
   # Convertir la imagen a píxeles en blanco y negro
   _, img_bn = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
   
   # Obtener las coordenadas de todos los píxeles en negro
   filas, columnas = np.where(img_bn == 0)
   coordenadas = np.column_stack((filas, columnas))
   
   # Utilizar el agrupamiento k-means para agrupar las coordenadas en 4 grupos
   kmeans = KMeans(n_clusters=4)
   kmeans.fit(coordenadas)
   puntos_centrales = kmeans.cluster_centers_
   
   # Convertir los puntos centrales a enteros
   puntos_centrales = np.round(puntos_centrales).astype(int)
   
   # Dibujar círculos en los puntos centrales
   for punto in puntos_centrales:
       cv2.circle(img, tuple(punto), 5, (255, 0, 0), -1)
   
   # Mostrar el resultado
   cv2.imshow('Resultado', img)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   

   Ten en cuenta que este es solo un ejemplo básico y es posible que necesites ajustar los parámetros o utilizar un algoritmo de agrupamiento diferente según la complejidad de tu imagen y el número de grupos de puntos.

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