Traitement des images Python: Aide nécessaire à la détection d'angle de préférence PIL ou tout module pertinent

Je ne sais pas si je comprends la question correctement, mais je pense qu'un moyen d'efficacité basse de le faire est de numériser chaque pixel et de vérifier les 4 directions autour de ce pixel. Si 2 directions non opposées (i.e up & gauche ou vers le haut et vers le haut, etc.) sont colorées, alors c'est un coin.

J'espère que cela aide.

Ceci est un peu de tir dans le noir, mais je suppose que vous pourriez analyser l'en-tête PNG pour récupérer la largeur / la hauteur de l'image (jetez un coup d'œil à Cette RFC pour les détails PNG ). Combinez ceci avec la profondeur de bits de l'image et vous devriez pouvoir déterminer où chaque coin est avec des mathématiques simples. Une fois que vous avez trouvé le coin, vous devriez pouvoir suivre la ligne à l'aide d'un algorithme simple vérifiant les données de pixels voisines.

Cela ressemble également à des devoirs. Si oui, vous devriez l'étiqueter comme tel.

Je recommanderais d'utiliser OpenCV , qui est livré avec le détecteur de coin Harris et le shi- Détecteur de coin Tomasi.

Voici une solution, en utilisant Scikit-Image :

from skimage import io, color, morphology
from scipy.signal import convolve2d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = color.rgb2gray(io.imread('6EnOn.png'))

# Reduce all lines to one pixel thickness
snakes = morphology.skeletonize(img < 1)

# Find pixels with only one neighbor
corners = convolve2d(snakes, [[1, 1, 1],
                              [1, 0, 1],
                              [1, 1, 1]], mode='same') == 1
corners = corners & snakes

# Those are the start and end positions of the segments
y, x = np.where(corners)

plt.imshow(img, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
plt.scatter(x, y)
plt.axis('off')
plt.show()