python - SciPy Create 2D Polygon Mask

sage point-in-polygon

Question

Necesito crear una matriz 2D numpy que represente una máscara binaria de un polígono, usando paquetes estándar de Python.

• Entrada: vértices poligonales, dimensiones de la imagen.
• salida: máscara binaria de polígono (matriz 2D numpy)

(Contexto más amplio: quiero obtener la transformación de distancia de este polígono usando scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt.)

¿Alguien me puede mostrar cómo hacer esto?

Answer 1

Como una alternativa ligeramente a @Yusuke N. responda utilizando matplotlib.path , tan eficiente como la from PIL import Image, ImageDraw (no es necesario instalar Pillow , no hay necesidad de considerar integer o float . ¿Útil, Ha? )

El código de trabajo está abajo:

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()

Y la imagen del resultado está debajo, donde el área oscura es False , el área brillante es True .

Answer 2

Como una alternativa ligeramente más directa a la respuesta de @Anil, matplotlib tiene matplotlib.nxutils.points_inside_poly que se puede usar para rasterizar rápidamente un polígono arbitrario. P.ej

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

Que produce (una matriz numpy booleana):

[[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]]

Debería poder pasar la grid a cualquiera de las funciones scipy.ndimage.morphology bastante bien.

Answer 3

La respuesta resulta bastante 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)

Answer 4

Puedes intentar usar la Biblioteca de imágenes de python, PIL. Primero inicializas el lienzo. Luego creas un objeto de dibujo, y comienzas a hacer líneas. Esto se supone que el polígono reside en R ^ 2 y que la lista de vértices para la entrada está en el orden correcto.

Entrada = [(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)], (ancho, alto)

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'')

¿Es esto lo que buscabas, o estabas preguntando algo diferente?

Answer 5

Una actualización sobre el comentario de Joe. Matplotlib API ha cambiado desde que se publicó el comentario, y ahora necesita utilizar un método proporcionado por un submódulo matplotlib.path .

El código de trabajo está abajo.

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