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?
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)