一、中心线提取

1、离散文字平面：

离散文字平面，构建一个二维矩阵数组（实际操作时用的一维数组）

1.1最小边界盒子：

可以计算文字平面的最小边界盒子，然后按步距在平面上采点，优点是点距比较均匀，缺点是速度比较慢。

1.2UV曲线：

可以利用面的UV曲线的交点，构建二维矩阵，这样可以拓展到曲面文字，此处需要注意的是，使用UFUN函数提取UV线，在边界的极限位置会有偏差，导致矩阵数值不连续。具体见博客：

http://t.csdn.cn/wLhc0http://t.csdn.cn/wLhc0使用NXopen的话，速度会很慢，此处建议使用PK函数，我是按照面的U方向取500个点，V方向按照U方向点距，自适应，大概一个面用时0.2~0.5s左右。

2、提取中心线点位：

使用提取骨干线算法，也有交细化算法的，此处建议使用“Zhang-Suen”提取（K3M算法在验证过程中出现双侧点位的情况，可以自行尝试）。可以参考如下博客

http://t.csdn.cn/AfwmThttp://t.csdn.cn/AfwmT

3、获取交点：

细化后的点位存在三岔口、四岔口，其中四岔口存在异形，即其中一个封闭，比如Q：

4、分割笔画：

以交点为起始终止点，来划分每条笔画，没有交点的地方使用终点替代；

其中对于仿宋的小写的g，存在一个封闭曲线与两处笔画相交，注意此处可以打断一根根线。

 

5、处理交点、优化交点：

此处提供两个参考方法：

a、测量交点到边界的距离，以最近的边界走势，摆正点位。

b、以交点为起点，获取一定范围内的点，获取波峰，此处需要一些经验参数，来判断优化走势。

6、去除端部分支：

参考方法：

a、如果存在两个端部分支，长度近似，则可以去除一条角度最小的；

b、或者从端部分中缩短交点半径，没有剩余的线肯定是端部分支；

c、利用交点和端部点位到边界距离比值，大于一定范围的肯定是角线，但存在一些需要保留的角线。

  

7、合并相连且角度小于一定角度的线：

比如字母A、W、M、V，数字4，此处建议使用55度，作为分界线。除此还要判断延长交点是否在面外，如果超过曲面，需要用第三个交线裁断。

8、合并短连接线左右两侧的笔画：

比如一些交叉笔画，注意合并后，应及时去除中间连接的笔画，放置后面误连接其他笔画

9、特殊笔画处理：

比如黑体的小f：

黑体的小k：

仿宋的米、木、木字旁的文字等：

 以上处理顺序，尽可能不要打乱，优先处理汉字和字母文字经常出现的交叉情况，对于特殊情况，在最后统一处理，由于米字存在多线交叉，给出参考算法描述：

1、优先处理两根长线+一根短连接线，求交两根长线，并将与连接线角度最小的，设为端线，不在处理，继续迭代。

2、处理一根长线+两根短连接线，获取与长线角度最大的连接线，并将剩余的两根线的起点设为连接线的端部序号，继续迭代。

3、最后在迭代中，加一个判断，即出现两根线相连的情况，直接合并，完成迭代。

如下提取效果：

刻字中心线提取-CSDN直播刻字中心线提取https://live.csdn.net/v/319539