Gần đây tôi đã làm việc trong một dự án liên quan đến việc lấy trục trung gian (khác với đường trung tâm, nhưng tương tự) của các tính năng luồng bằng cách sử dụng các tính năng đa tuyến của ngân hàng luồng được trích xuất từ hình ảnh độ phân giải cao. Điều quan trọng đối với chúng tôi là tạo sự khác biệt cho các mục đích của chúng tôi, vì trục trung gian sẽ được sử dụng để tạo trực giao và do đó cần phải là một trung tâm tổng quát của các tính năng luồng của chúng tôi và không phải là chính xác giữa luồng.
Phương pháp mà chúng tôi đã sử dụng là một tập lệnh python có hai tính năng đa tuyến của chúng tôi, thêm các đỉnh ở một khoảng nhất định (~ 5m) và sau đó lặp qua từng đỉnh trong một đa tuyến và tìm kiếm đỉnh gần nhất trong đa tuyến khác. Có một số tình huống cụ thể được xử lý khác nhau (các khúc cua cực kỳ trong luồng sẽ tìm thấy một đỉnh gần hơn so với thực tế tương ứng ở ngân hàng đối diện), nhưng tôi đã không viết mã nên tôi sẽ phải giữ nó để hiểu những gì đang thực sự xảy ra.
Trước khi chúng tôi quyết định phương pháp của mình, anh chàng làm việc với kịch bản đã đùa giỡn với một số lựa chọn thay thế và sử dụng Phân bổ Euclide bằng cách sử dụng các polylines ngân hàng làm đầu vào, và sau đó tạo một đường viền từ raster kết quả. Đó là một cách tuyệt vời để có được đường trung tâm, nhưng không phải là những gì chúng tôi đang tìm kiếm. Điều này có thể làm việc cho bạn, mặc dù.
Bạn nên dành một chút thời gian để suy nghĩ về những gì bạn sẽ sử dụng đường trung tâm, và nếu bạn nên tìm kiếm một đường trục trung tâm hoặc trục trung gian tổng quát.