将图形中线条或者图案坐标点进行提取

提取图形中坐标点

原理：图像可以用像素表示，像素有RGB值，可以用颜色区分我们需要的图案，然后遍历像素点得到我们需要的坐标点：

测试图形：

代码：

#include 
#include "opencv.hpp"
#include 
#include 
#include 
#include
#include
using namespace cv;


using namespace std;

int main()
{

    IplImage* img = cvLoadImage("E:\\opencv\\test\\test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    uchar* data = (uchar*)img->imageData;
    int step = img->widthStep / sizeof(uchar);
    int channels = img->nChannels;
    int R, G, B;
    ofstream fout;
    fout.open("test.txt", ios::out);
    for (int i = 0; i < img->height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < img->width; j++)
        {
            B = (int)data[i * step + j * channels + 0];
            G = (int)data[i * step + j * channels + 1];
            R = (int)data[i * step + j * channels + 2];
            if (R!=0 && G!=0 && B!=0)
            {
                fout  << i << ", " << j  << endl;
            }
            //fout << "( " << i << ", " << j << " ) = ( " << R << "," << G << "," << B << ")" << endl;
            //同时输出RGB值，我们不需要，只需要坐标点
        }
    }
    fout.close();
    return 0;
}

输出结果保存于test.txt中：

对输出的点进行验证：
我们使用python中绘图的库进行验证，python画图比较好用。
代码如下：

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

mpl.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'NSimSun,Times New Roman'

x, y = np.loadtxt('pt1.txt', delimiter=',', unpack=True)
plt.plot(x, y, '*', label='Data', color='black')

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Data')
plt.legend()
plt.show()

绘图结果验证了没问题：

不知道CSDN这个图片怎么旋转，传上来转了角度。。。

附上python中通过TXT文件绘图的代码，可能以后用到：
文件格式对应的还是之前的中间有逗号的二维坐标点，代码如下，能够拟合，给点能够拟合成线的那种，上边那个是仅标出带你不处理，注意区别：

import matplotlib.pyplot as plt

with open('pt1.txt', 'r') as f:
    X, Y = zip(*[[float(s) for s in line.split(',')] for line in f])
plt.plot(X, Y)
plt.show()

或者：

import matplotlib.pyplot as plt

filename = 'pt0.txt'
X, Y = [], []
with open(filename, 'r') as f:  # 1
    lines = f.readlines()  # 2
    for line in lines:  # 3
        value = [float(s) for s in line.split(',')]  # 4
        X.append(value[0])  # 5
        Y.append(value[1])

print(X)
print(Y)

plt.plot(X, Y)
plt.show()

或者：

import pylab

def loadData(flieName):
  inFile = open(flieName, 'r')#以只读方式打开某fileName文件
  #定义两个空list，用来存放文件中的数据
  X = []
  y = []
  for line in inFile:
    trainingSet = line.split(',') #对于每一行，按','把数据分开，这里是分成两部分
    X.append(trainingSet[0]) #第一部分，即文件中的第一列数据逐一添加到list X 中
    y.append(trainingSet[1]) #第二部分，即文件中的第二列数据逐一添加到list y 中
   return (X, y)  # X,y组成一个元组，这样可以通过函数一次性返回