给定任意像素的连续绘制(例如在HTML5 Canvas上)是否有任何算法可以找到比简单looking at every pixel and recording the min/max x/y values更有效的轴对齐边界框?
答案 0 :(得分:8)
只需扫描线从左上到右,然后向下移动以获得y顶部,以及类似的算法,其余方向不同。
由Phrogz编辑:
这是一个伪代码实现。包含的优化可确保每条扫描线不会查看早期传递所覆盖的像素:
function boundingBox()
w = getWidth() # Assuming graphics address goes from [0,w)
h = getHeight() # Assuming graphics address goes from [0,h)
for y=h-1 to 0 by -1 # Iterate from last row upwards
for x=w-1 to 0 by -1 # Iterate across the entire row
if pxAt(x,y) then
maxY=y
break # Break out of both loops
if maxY===undefined then # No pixels, no bounding box
return
for x=w-1 to 0 by -1 # Iterate from last column to first
for y=0 to maxY # Iterate down the column, up to maxY
if pxAt(x,y) then
maxX=x
break # Break out of both loops
for x=0 to maxX # Iterate from first column to maxX
for y=0 to maxY # Iterate down the column, up to maxY
if pxAt(x,y) then
minX=x
break # Break out of both loops
for y=0 to maxY # Iterate down the rows, up to maxY
for x=0 to maxX # Iterate across the row, up to maxX
if pxAt(x,y) then
minY=y
break # Break out of both loops
return minX, minY, maxX, maxY
结果(在实践中)与单个像素的蛮力算法大致相同,并且随着对象变大而显着提高。
为了好玩,以下是该算法如何工作的直观表示:
按照您选择的方式执行两侧操作并不重要,您只需要确保将先前的结果考虑在内,这样就不会对角落进行双重扫描。
答案 1 :(得分:1)
您可以使用某种二进制搜索,或者在粗网格上采样,然后是连续更精细的网格。此方法的正确性取决于图形中是否允许“孔洞”。
答案 2 :(得分:0)
我不喜欢当前的答案。这是我插入OP网站的代码。在Firefox和Chrome中,速度要快得多。
这个想法是检查x轴上的所有像素,以查看Y轴上是否有命中。如果是这样,请更新Y并增加X,以便我们可以扫描最大X
function contextBoundingBox(ctx,alphaThreshold){
if (alphaThreshold===undefined) alphaThreshold = 15;
var w=ctx.canvas.width,h=ctx.canvas.height;
var data = ctx.getImageData(0,0,w,h).data;
let minX=w;
let maxX=0
let minY=h
let maxY=0
for(let y=0; y<h; y++)
{
for(let x=0; x<w; x++)
{
if (data[y*w*4 + x*4+3])
{
minX = Math.min(minX, x);
maxX = Math.max(maxX, x);
minY = Math.min(minY, y);
maxY = y;
x=maxX
}
}
}
return {x:minX,y:minY,maxX:maxX,maxY:maxY,w:maxX-minX,h:maxY-minY};
}