SciPy Tạo Mặt nạ đa giác 2D

Question

Tôi cần tạo một mảng 2D dạng khối đại diện cho mặt nạ nhị phân của đa giác, sử dụng các gói Python chuẩn.

• đầu vào: các đỉnh đa giác, kích thước hình ảnh
• đầu ra: mặt nạ nhị phân của đa giác (mảng 2D NumPy)

(bối cảnh lớn hơn: Tôi muốn để có được những khoảng cách biến đổi của đa giác này bằng scipy. ndimage.morphology.distance_transform_edt.)

Có ai có thể chỉ cho tôi cách thực hiện việc này không?

Answer 1

Câu trả lời hóa ra là khá đơn giản:

import numpy 
from PIL import Image, ImageDraw 

# polygon = [(x1,y1),(x2,y2),...] or [x1,y1,x2,y2,...] 
# width = ? 
# height = ? 

img = Image.new('L', (width, height), 0) 
ImageDraw.Draw(img).polygon(polygon, outline=1, fill=1) 
mask = numpy.array(img) 

Answer 2

Bạn có thể thử sử dụng Thư viện hình ảnh của python, PIL. Trước tiên, bạn khởi tạo canvas. Sau đó, bạn tạo một đối tượng vẽ và bạn bắt đầu tạo các dòng. Điều này giả định rằng đa giác nằm trong R^2 và danh sách đỉnh cho đầu vào theo đúng thứ tự.

Input = [(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)], (chiều rộng, chiều cao)

from PIL import Image, ImageDraw 

img = Image.new('L', (width, height), 0) # The Zero is to Specify Background Color 
draw = ImageDraw.Draw(img) 

for vertex in range(len(vertexlist)): 
    startpoint = vertexlist[vertex] 
    try: endpoint = vertexlist[vertex+1] 
    except IndexError: endpoint = vertexlist[0] 
    # The exception means We have reached the end and need to complete the polygon 
    draw.line((startpoint[0], startpoint[1], endpoint[0], endpoint[1]), fill=1) 

# If you want the result as a single list 
# You can make a two dimensional list or dictionary by iterating over the height and width variable 
list(img.getdata()) 

# If you want the result as an actual Image 
img.save('polgon.jpg', 'JPEG') 

này những gì bạn đang tìm kiếm là, hoặc bạn hỏi cái gì khác?

Answer 3

Là một thay thế trực tiếp hơn một chút cho câu trả lời của @ Anil, matplotlib có matplotlib.nxutils.points_inside_poly có thể được sử dụng để nhanh chóng rasterize một đa giác tùy ý. Ví dụ.

import numpy as np 
from matplotlib.nxutils import points_inside_poly 

nx, ny = 10, 10 
poly_verts = [(1,1), (5,1), (5,9),(3,2),(1,1)] 

# Create vertex coordinates for each grid cell... 
# (<0,0> is at the top left of the grid in this system) 
x, y = np.meshgrid(np.arange(nx), np.arange(ny)) 
x, y = x.flatten(), y.flatten() 

points = np.vstack((x,y)).T 

grid = points_inside_poly(points, poly_verts) 
grid = grid.reshape((ny,nx)) 

print grid 

nào mang lại (một mảng NumPy boolean):

[[False False False False False False False False False False] 
[False True True True True False False False False False] 
[False False False True True False False False False False] 
[False False False False True False False False False False] 
[False False False False True False False False False False] 
[False False False False True False False False False False] 
[False False False False False False False False False False] 
[False False False False False False False False False False] 
[False False False False False False False False False False] 
[False False False False False False False False False False]] 

Bạn sẽ có thể vượt qua grid với bất kỳ chức năng scipy.ndimage.morphology khá độc đáo.

Answer 4

Cập nhật về bình luận của Joe. API Matplotlib đã thay đổi kể từ khi nhận xét đã được đăng và bây giờ bạn cần sử dụng phương thức được cung cấp bởi một mô-đun con matplotlib.path.

Mã hoạt động bên dưới.

import numpy as np 
from matplotlib.path import Path 

nx, ny = 10, 10 
poly_verts = [(1,1), (5,1), (5,9),(3,2),(1,1)] 

# Create vertex coordinates for each grid cell... 
# (<0,0> is at the top left of the grid in this system) 
x, y = np.meshgrid(np.arange(nx), np.arange(ny)) 
x, y = x.flatten(), y.flatten() 

points = np.vstack((x,y)).T 

path = Path(poly_verts) 
grid = path.contains_points(points) 
grid = grid.reshape((ny,nx)) 

print grid