如何在较大图像内绘制的多边形上应用高斯模糊

时间:2019-02-17 11:25:22

标签: python gaussian scikit-image

我想对较大图像内的多边形的像素坐标应用高斯模糊,然后对相同坐标上的模糊多边形执行某些操作。 skimage中存在的draw polygon函数直接给我图像的坐标,而不是蒙版。理想情况下,我想将滤镜应用于蒙版本身,但是draw polygon函数不能使我得到蒙版。

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.

我显然不能首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,我将获得十进制值,并且将无法通过索引访问同一多边形。我该如何解决这个问题?

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

SciPy的Gaussian blur不会将遮罩作为输入,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]

答案 1 :(得分:0)

这是我解决的方式。

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