图像矢量化的方法探讨
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简介：
本文旨在深入探讨和分析将连续色调的图像转换为离散向量图形的各种方法和技术，包括算法原理、实现步骤及应用场景，力求为相关领域的研究者提供有价值的参考。
向量化使用Guo-Hall Thinning和Ramer-Douglas-Peuker算法将PNG图像转换为由连续的x、y坐标定义的线的方法包括：convert_to_3_stroke函数，该过程假设输入图像是白色背景上的黑线条。
具体步骤如下：
1. 放大并腐蚀图像以使线段聚集在一起。
2. 转换位图为SVG格式。
3. 将SVG转换为3行程格式。
另外有两个辅助功能：
- get_opt_path：取得x、y坐标的无序列表，并输出这些点的最佳排序，以便它们可以顺序连接起来。具体方法是创建一个循环邻居图并遍历起点以找到能最小化距离的位置。
- get_window_3_stroke 用于进行窗口函数的三行程转换。该功能接收PNG图像和窗口尺寸作为输入参数，并输出矢量化格式：
- 使用Guo-Hall Thinning减少骨骼线段；
- 获取所有非零点；
- 利用DBSCAN聚类查找邻居集群，将每个群集视为一个“笔划”。
- 在每个集群上使用get_opt_path来重写坐标。
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