将二进制图像中多边形的顶点存储在数组中

Question

我想从二进制数据中提取代表海岸线的有序多边形（土地1，水0）。目的是通过获取从点A开始并返回点A的数组来描述多边形的海岸线。

二进制数据

我使用scipy.ndimage.binary_erosion遵循了此方法，如下所述：

Isolating coastal grids using convolving window (python)

结果是一个布尔矩阵：

要提取点，我在经度和纬度数组之外的网格上使用了布尔矩阵：

# Get Coastline
erosion = scipy.ndimage.binary_erosion(waterlevel)
coast = waterlevel != erosion

# Read out Coastline-Points
m_lon, m_lat = np.meshgrid(lons,lats)
coastline_points = np.dstack((m_lon[coast],m_lat[coast]))

我卡住的部分是按有序方式提取点，提取多边形。 我的方法像我期望的那样工作，但是很明显它将连接不同的多边形。

def distance(point, array1, array2):
    dist = (point[0]-array1[:])**2 + (point[1]-array2[:])**2
    return np.argmin(dist)

def sort_it(start,array1,array2):
   queue      = [start]
   result     = []

   while  array1.size > 0:
      point  = queue.pop(0)
      idx = distance(point,array1,array2) 
      queue.append((array1[idx],array2[idx]))
      result.append(point)
      array1 = array1[np.arange(len(array1))!=idx]
      array2 = array2[np.arange(len(array2))!=idx]

return result

那我怎样才能正确提取多边形呢？

谢谢。