python如何将2d平面线图转换成数字2d线稿图？

可以使用 Python 结合图像处理技术来实现。以下是完整的解决方案，适用于手绘线条、工程图、轮廓图等场景。

目标

将一张包含线条的图片（如 PNG/JPG）转换为：

[(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)]  # 二维坐标列表

可用于后续绘图、CAD、路径规划等。

技术栈

OpenCV：图像处理、边缘检测

numpy：数值计算

matplotlib（可选）：可视化结果

pip install opencv-python numpy matplotlib

步骤说明

1. 图像预处理

转灰度图

高斯模糊去噪

边缘检测（Canny）

二值化

2. 提取轮廓或骨架

使用 cv2.findContours 获取轮廓点

或使用 骨架化（skeletonization） 获取中心线

3. 简化路径（可选）

使用 Ramer-Douglas-Peucker 算法 简化点列

完整代码示例

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def image_to_2d_lines(image_path, threshold1=50, threshold2=150, simplify_epsilon=1.0):
    """
    将图片中的线条转换为 2D 坐标点序列

    Args:
        image_path: 图片路径
        threshold1, threshold2: Canny 边缘检测阈值
        simplify_epsilon: 轮廓简化参数（越大越简化）

    Returns:
        List[List[Tuple[int, int]]]: 每个轮廓的点列表
    """
    # 1. 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    if img is None:
        raise FileNotFoundError(f"无法加载图像: {image_path}")

    # 2. 转灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 3. 高斯模糊去噪
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 4. Canny 边缘检测
    edges = cv2.Canny(blurred, thr...

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直接多多模态多模型，例如c...

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