如何在较大图像内绘制的多边形上应用高斯模糊答案

【问题标题】：How to apply Gaussian blur on a polygon drawn inside a larger image如何在较大图像内绘制的多边形上应用高斯模糊
【发布时间】：2019-02-18 18:17:48
【问题描述】：

我想在较大图像内的多边形的像素坐标上应用高斯模糊，然后在相同坐标上对模糊的多边形做一些事情。 skimage 中的 draw polygon 函数直接为我提供了图像的坐标，而不是蒙版。理想情况下，我想在面具本身上应用过滤器，但 draw polygon 函数没有让我得到面具。

img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8)
r = np.array([1, 2, 8, 1])
c = np.array([1, 7, 4, 1])
rr, cc = polygon(r, c)
# Apply Gaussian blur here on the locations specified by the polygon
img[rr, cc] = 1 # or do something else on the blurred positions.

我显然不能先在图像上运行高斯模糊，因为如果我在 rr, cc 上运行高斯模糊，我会得到十进制值，并且无法通过索引访问相同的多边形。我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python gaussian scikit-image

【解决方案1】：

SciPy 的Gaussian blur 不接受掩码作为输入，因此您需要模糊整个图像，然后仅复制该多边形的值。在这种情况下，您可以使用索引：

from skimage import filters

img_blurred = filters.gaussian(img)
img_poly_blurred = np.copy(img)  # don't modify img in-place unless you're sure!
img_poly_blurred[rr, cc] = img_blurred[rr, cc]

【讨论】：

【解决方案2】：

我是这样解决的。

mask = np.zeros_like(img)
mask[rr, cc] = 1  # or anything else on the blurred positions
mask = filters.gaussian(mask, sigma=3)

【讨论】：