从Python中的两条分割线创建二进制掩码

Question

我有两条分割线以1-d numpy数组形式存储在变量seg1（图像中的底线）和seg2（图像中的上线）中。我正在尝试创建一个图像，除了这两行内的区域->白色之外，其他所有地方都是黑色的。我正在做的是以下不起作用的事情：

binaryim = np.zeros_like(im)
for col in range(0, im.shape[1]):
    for row in range(0, im.shape[0]):
        if row < seg1[col] or row > seg2[col]: 
            binaryim[row][col] = 0
        else:
            binaryim[row][col] = 255

有什么想法吗？这些行内的所有内容应为一，外部行中的所有内容应为零。

Answer 1

使用np.arange掩盖行，使用cmap='gray'绘制白色和黑色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

im=np.zeros((100,100)) + 0
r1, r2 = 31,41

rows = np.arange(im.shape[0])
m1 = np.logical_and(rows > r1, rows < r2)
im[rows[m1], :] = 255
plt.imshow(im, cmap='gray')

要在像素级别上工作，请从np.indices获取行和列索引：

def line_func(col, s, e):
    return (s + (e - s) * col / im.shape[1]).astype(np.int)

r1, r2 = [20, 25], [30, 35]
rows, cols = np.indices(im.shape)
m1 = np.logical_and(rows > line_func(cols, *r1),
                    rows < line_func(cols, *r2))
im+= 255 * (m1)
plt.imshow(im, cmap='gray')

Answer 2

我能想到的最简单的答案如下： 给定即时影像，curve1，curve2为曲线：

rows, cols = np.indices(im.shape)
mask0=(rows < curve1) & (rows > curve2)
plt.gca().invert_yaxis()
plt.imshow(mask0,origin='lower',cmap='gray')
ax = plt.gca()
ax.set_ylim(ax.get_ylim()[::-1])
plt.show()