Scipy créer un masque de polygone 2D
je dois créer un tableau 2D numpy qui représente un masque binaire d'un polygone, en utilisant des paquets Python standard.
- entrée: polygone de sommets, les dimensions de l'image
- sortie: masque binaire de polygone (numpy tableau 2D)
(contexte plus large: je veux obtenir la transformation de distance de ce polygone en utilisant scipy.ndimage.morphologie.distance_transform_edt.)
quelqu'un Peut-il me montrer comment faire cela?
5 réponses
la réponse s'avère assez simple:
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)
comme alternative un peu plus directe à la réponse de @Anil, matplotlib a matplotlib.nxutils.points_inside_poly
qui peut être utilisé pour rastérider rapidement un polygone arbitraire. E. g.
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
ce Qui donne (un booléen tableau numpy):
[[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]]
Vous devriez être en mesure de passer grid
à l'un des scipy.ndimage.la morphologie fonctionne très bien.
une mise à jour sur le commentaire de Joe.
L'API Matplotlib a changé depuis que le commentaire a été posté, et maintenant vous devez utiliser une méthode fournie par un sous-module matplotlib.path
.
le code de travail est ci-dessous.
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
Vous pouvez essayer d'utiliser la bibliothèque d'images de python, PIL. D'abord l'initialisation de la toile. Ensuite, vous créez un objet de dessin, et commencer à faire des lignes. Ceci suppose que le polygone réside dans R^2 et que la liste des sommets pour l'entrée est dans le bon ordre.
Entrée = [(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)] , (largeur, hauteur)
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')
C'est ce que vous cherchiez, ou vous demandiez quelque chose de différent?
comme une légère alternative à @Yusuke N. réponse en utilisant matplotlib.path
, tout aussi efficace que celui par from PIL import Image, ImageDraw
(pas besoin d'installer Pillow
, ,pas besoin d'envisager d' integer
ou float
. utile moi, Ha?)
le code de travail est ci-dessous:
import pylab as plt
import numpy as np
from matplotlib.path import Path
width, height=2000, 2000
polygon=[(0.1*width, 0.1*height), (0.15*width, 0.7*height), (0.8*width, 0.75*height), (0.72*width, 0.15*height)]
poly_path=Path(polygon)
x, y = np.mgrid[:height, :width]
coors=np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1,1))) # coors.shape is (4000000,2)
mask = poly_path.contains_points(coors)
plt.imshow(mask.reshape(height, width))
plt.show()
et l'image de résultat est ci-dessous, où zone sombreFalse
,zone lumineuseTrue
.