Numpy：根据形状角选择任意形状

Question

我使用 numpy 索引已经有一段时间了。但我只需要选择基本形状，例如rectangles 或discs

但是，我现在需要能够选择更多任意形状，但我找不到这样做的好方法。理想情况下，我希望能够给出一个角列表，并为这些角中包含的所有索引进行选择。我们可以假设给定的形状是凸的

例如，给定一个填充了形状为 (10, 10) 的零的数组，通过尝试设置角 ((2,2)、(6,3)、(4,8) 和 (7) 内的值,9)) 到 1 这将返回这样的掩码

  [[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
   [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
   [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]

现在的问题之一是这个问题通常没有唯一的解决方案，但对我来说，采取一个合理的解决方案就足够了。但是，我想不出使用 numpy 的方法，因为似乎只支持基本的切片和清晰的数学方程。

有没有人遇到过这样的挑战？我必须求助于更传统的 python for 循环吗？

Answer 1

诚然是一个丑陋的解决方案，但是如何通过 OpenCV 从多边形中生成一个二进制掩码并使用该掩码？

import cv2
import numpy as np

corners = np.asarray([(2,2), (6,3), (4,8), (7,9)])

target = np.zeros([10,10])
mask = cv2.fillPoly(np.zeros_like(target, dtype=np.uint8), [corners], 255).astype(bool)

target[mask] = 1

生成：

>>> target
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0.]], dtype=float32)

注意：我按照您给它们的顺序使用角。对于 OpenCV，多边形中的点是按顺序解释的（因此我的输出和你的输出之间的形状不同）。相应地重新排序角以获得您需要的形状（例如，顺时针）。

注意 (2)：我将您的角解释为 (x, y)，而不是 (row,col)，因为它没有在问题中指定并且 OpenCV 使用 (x ,y) 点的约定（而 numpy 使用 (row,col)）。

---

要生成您想要的输出，请交换角的坐标并重新排列它们，如下所示：

corners = np.asarray([(2,2), (6,3), (7,9), (4,8) ])[:,(1,0)]

有了这个（和上面的代码）你得到：

>>> target
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)