Development of a contour sequencing algorithm

Abstract

Сейчас для создания различных моделей реальных объектов нужно уметь преобразовывать точечные контуры, сгенерированные нейронными сетями, в векторизованный CAD-формат. Для построения контура необходимо объединить несколько "одинаковых" контуров, отличающихся шумом порядка размера пикселя. Последовательное объединение двух контуров даёт два контурных витка, которые необходимо преобразовать в один. В данной работе приводится описание существующих алгоритмов упорядочивания данных и их модификаций для решения задачи упорядочивания наложенных контуров. В работе также продемонстрированы результаты работы предложенных алгоритмов и их сравнительный анализ, на основании которого был сформулирован лучший алгоритм решения поставленной задачи.

Nowadays, to create various models of real objects, you need to be able to convert point contours generated by neural networks into a vectorized CAD format. To build a contour, you need to combine several "identical" contours that differ in pixel-order noise. The sequential union of two contours gives two contour loops that need to be merged into one. This paper describes the existing algorithms for data ordering and their modifications for solving the problem of contour sequencing. The paper also demonstrates the results of the proposed algorithms and their comparative analysis, on the basis of which the best algorithm for solving the problem was developed.