从 numpy 布尔网格中获取多边形的外部坐标

Question

我正在尝试从 numpy 布尔网格中获取多边形的外部坐标。例如，从一个 (16, 16) ndarray 如下一个

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

如果我们绘制 ndarray 它将如下所示：

我想按顺序获取以下坐标，以便我们可以绘制此类多边形的外环，例如[(5 1), (6 0), (7 0), (8 0), (9 0), (10 1), (11 2), (11 3), (10 2), (9 1), (8 1), (7 1), (6 1)]。到目前为止，我有以下内容：

# Consider that the boolean ndarray above is called 'prediction'

import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon, Point
import matplotlib.pyplot as plt

# Get the coordinates that match the boolean polygon
(y, x) = np.where(prediction == True)

# Iterate on each of the coordinates, however my problem is that it is not aware of the contour order as it should be :/
coordinates = [Point(x_coordinate, y_coordinate) for x_coordinate, y_coordinate in itertools.izip(x, y)]
# Build the polygon out of the points
polygon = Polygon([[coordinate.x, coordinate.y] for coordinate in coordinates])

exterior_x, exterior_y = polygon.exterior.xy

# Plotting

fig = plt.figure(1, figsize=(5, 5))
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax.plot(exterior_x, exterior_y, color='#6699cc')
ax.invert_yaxis()

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(prediction)
plt.show()

问题是我正在构建多边形而不考虑顺序，因此polygon.exterior.xy 的结果将创建外部环。我的方法会创建错误的多边形轮廓，例如：

但是，我无法为这个问题想出一个通用的方法。我欢迎任何关于如何解决这个问题的建议。提前致谢。

Answer 1

也许您可以将问题移至GIS stack exchange site。在那里你可能会得到更多的帮助。

无论如何，快速搜索显示this anwer，建议使用rasterio 库，我知道这是您需要的。

适应你的情况，它可以是：

import numpy as np
import rasterio.features

# Convert your array to 0-1 integers
myarray = [[1 if t else 0 for t in row] for row in myarray]
# Build a numpy array
myarray = np.array(myarray)
# Convert the type (don't even know why this was needed in my computer, but raised exception if not converted.
myarray = myarray.astype(np.int32)

# Let the library do the magic. You should take a look at the rasterio.features.shapes output
mypols = [p[0]['coordinates'] 
                   for p in  rasterio.features.shapes(myarray)]

mypols 现在是一个坐标数组，您可以轻松地将其转换为shapely 多边形。

注意正确测试陌生案例。我尝试构建一个多面体，该库将每个连接的组件返回为一个多边形。幸运的是，它为每个多边形返回相关值，因此您可以随意发布处理。 不过，带有内环的多边形似乎处理得很好。 我不知道在这些情况下您会期望什么行为。

Answer 2

我会使用 ConvexHull，它会尝试找到包含所有点的最小包络，即多边形轮廓：ConvexHull with Scipy