SciPy Créer Polygone 2D Masque

J'ai besoin de créer un numpy tableau 2D qui représente un masque binaire d'un polygone, en utilisant la norme paquets Python.

  • d'entrée: polygone de sommets, les dimensions de l'image
  • de sortie: masque binaire de polygone (numpy tableau 2D)

(Contexte plus large: je veux obtenir la distance de transformation de ce polygone à l'aide de scipy.ndimage.la morphologie.distance_transform_edt.)

Quelqu'un peut me montrer comment faire cela?

InformationsquelleAutor Isaac Sutherland | 2010-09-06
  1. 60

    La réponse s'avère être 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)
    • J'utilise le mode image 'L', et non '1', parce que Numpy-1.5.0 / PIL-1.1.7 ne prend pas en charge la numpy.array(img) de conversion bien pour bivalue images. Le haut du tableau contient 8 petits sous-images (1 / 8ème attendus de la taille du masque, avec les 7 autres / 8ths du tableau rempli d'ordures. Peut-être que la conversion ne pas décompresser les données binaires correctement?
    • Je pense que cette méthode ne fonctionne qu'avec des entiers coordonnées si (c'est à dire les coordonnées de la grille). Si les coordonnées des vertices sont les chars, l'autre solution fonctionne toujours.
    • de: @jmetz "Juste pour info: j'ai fait un simple test de chronométrage et le PIL approche est d'environ 70 fois plus rapide que la matplotlib version!!!"
    • bonjour que dois-je faire si mes points dans les polygones sont de type float.
    • Si vos points sont flotteurs, tout autour d'eux. Vos masques doivent être binaire de toute façon, ils doivent être coordonnées en pixels.
    InformationsquelleAutor Isaac Sutherland
  2. 25

    Un peu plus direct alternative à @Anil réponse, matplotlib a matplotlib.nxutils.points_inside_poly qui peut être utilisé pour rapidement pixellisation de l'arbitraire d'un polygone. 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

    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 des fonctions tout à fait bien.

    • J'ai été en évitant l'utilisation de points_inside_poly car il fonctionne avec une liste de coordonnées plutôt que l'exploitation sur une image binaire directement. Pour cette raison, et parce que PIL peut être en mesure d'utiliser l'accélération matérielle pour le rendu de mon polygone, il me semble que l'Anil de la solution est plus efficace.
    • Juste assez. Autant que je sache, PIL n'utilise pas l'accélération matérielle de tout genre, mais... (qui A récemment changé?) Aussi, si vous utilisez PIL, il n'y a pas besoin de faire M = numpy.reshape(list(img.getdata()), (height, width))) comme vous le mentionnez dans votre commentaire ci-dessus. numpy.array(img) fait la même chose exacte beaucoup, beaucoup plus efficacement.
    • Loin! Merci pour le numpy.array(img) de la fonctionnalité. Et c'est vrai, PIL probablement encore ne pas utiliser l'accélération matérielle.
    • Génial - ce exactement aborde le problème je suis aux prises avec. Je suis nouveau sur Python et Numpy, alors que je l'ai connue de l'approche générale que j'avais besoin de l'utiliser, je n'ai pas été capable de coller les morceaux ensemble jusqu'à maintenant.
    • Juste pour info: j'ai fait un simple test de chronométrage et le PIL approche est ~ 70 fois plus rapide que la matplotlib version!!!
    • bonjour que dois-je faire si mes points dans les polygones sont de type float

    InformationsquelleAutor Joe Kington
  3. 12

    Une mise à jour sur son commentaire.
    Matplotlib API a changé depuis que le commentaire a été posté, et maintenant, vous devez utiliser une méthode fournie par un sous-module matplotlib.path.

    De travail code 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
    • N: je suis en train d'essayer votre solution et je suis une Erreur de la Mémoire dans contains_points. Pourriez-vous m'aider à comprendre cela?
    InformationsquelleAutor Yusuke N.
  4. 4

    Vous pouvez essayer d'utiliser python l'Image de la Bibliothèque, PIL. D'abord l'initialisation de la toile. Ensuite, vous créez un objet de dessin, et commencer à faire des lignes. C'est en supposant que le polygone réside dans R^2, et que le sommet de la liste de l'entrée sont 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')

    Est-ce ce que vous recherchez, ou avez-vous été en demandant quelque chose de différent?

    • Grâce Anil, c'est en gros ce que je cherchais. C'est mieux si vous utilisez le ImageDraw.polygone méthode (ImageDraw.Tirage(img).polygone(sommets, outline=1, fill=1)), et j'ai utilisé le numpy.remodeler la fonction de manière efficace d'obtenir un tableau 2D à partir des données de l'image (import numpy, M = numpy.remodeler(liste(img.getdata()), (hauteur, largeur))). Je vais accepter votre réponse si vous le modifier pour inclure ces choses.
    InformationsquelleAutor Anil
  5. 3

    Un peu d'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 de considérer integer ou float. utile moi, Ha?)

    de travail code 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 de l'image résultat est ci-dessous, où zone sombre est False, lumineux est True.
    SciPy Créer Polygone 2D Masque

    • Très utile)) Vous solution a bien fonctionné, merci)
    InformationsquelleAutor Alpha