skimage.draw#
生成贝塞尔曲线坐标。 |
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生成圆周的坐标。 |
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生成抗锯齿圆周坐标。 |
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生成圆内像素的坐标。 |
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生成椭圆内像素的坐标。 |
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生成椭圆周长坐标。 |
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在具有指定 间距 的网格上生成与网格维度对齐的半长轴的椭球体。 |
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计算与指定 间距 的网格维度对齐的椭球体的解析表面积和体积。 |
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生成线条的像素坐标。 |
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生成抗锯齿线条的像素坐标。 |
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在n维空间中绘制一条单像素宽的线。 |
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生成多边形内部像素的坐标。 |
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从多边形创建一个二进制掩码。 |
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生成多边形周长坐标。 |
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生成带有随机形状的图像，并用边界框进行标注。 |
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生成矩形内像素的坐标。 |
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生成一个矩形周围精确的像素坐标。 |
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在图像中给定坐标处设置像素颜色。 |
- skimage.draw.bezier_curve(r0, c0, r1, c1, r2, c2, weight, shape=None)[源代码][源代码]#
生成贝塞尔曲线坐标。
- 参数:
- r0, c0整数
第一个控制点的坐标。
- r1, c1整数
中间控制点的坐标。
- r2, c2整数
最后一个控制点的坐标。
- 重量双
中间控制点权重，它描述了线条的张力。
- 形状tuple, 可选
用于确定输出像素坐标最大范围的图像形状。这对于超出图像大小的曲线非常有用。如果为 None，则使用曲线的完整范围。
- 返回:
- rr, cc(N,) 整数 ndarray
属于贝塞尔曲线的像素索引。可以直接用于索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
注释
该算法是参考文献 [1] 中提出的有理二次算法。
参考文献
[1]曲线绘制的光栅化算法，A. Zingl, 2012 http://members.chello.at/easyfilter/Bresenham.pdf
示例
>>> import numpy as np >>> from skimage.draw import bezier_curve >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc = bezier_curve(1, 5, 5, -2, 8, 8, 2) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
- skimage.draw.circle_perimeter(r, c, radius, method='bresenham', shape=None)[源代码][源代码]#
生成圆周的坐标。
- 参数:
- r, c整数
圆心的坐标。
- 半径整数
圆的半径。
- 方法{‘bresenham’, ‘andres’}, 可选
bresenham : Bresenham 方法 (默认) andres : Andres 方法
- 形状tuple, 可选
用于确定输出像素坐标最大范围的图像形状。这对于超出图像大小的圆圈非常有用。如果为 None，则使用圆圈的完整范围。长度必须至少为 2。只有前两个值用于确定输入图像的范围。
- 返回:
- rr, cc(N,) 整数 ndarray
Bresenham 和 Andres 的方法：属于圆周的像素索引。可以直接用于索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
注释
Andres 方法的优点是同心圆可以创建一个圆盘，而 Bresenham 方法可以创建孔洞。当 Andres 圆旋转时，扭曲也更少。Bresenham 方法也被称为中点圆算法。抗锯齿圆生成器可以通过
circle_perimeter_aa获得。参考文献
[1]J.E. Bresenham, “计算机控制数字绘图仪的算法”, IBM Systems journal, 4 (1965) 25-30.
[2]E. Andres, “Discrete circles, rings and spheres”, Computers & Graphics, 18 (1994) 695-706.
示例
>>> from skimage.draw import circle_perimeter >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc = circle_perimeter(4, 4, 3) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
- skimage.draw.circle_perimeter_aa(r, c, radius, shape=None)[源代码][源代码]#
生成抗锯齿圆周坐标。
- 参数:
- r, c整数
圆心的坐标。
- 半径整数
圆的半径。
- 形状tuple, 可选
用于确定输出像素坐标最大范围的图像形状。这对于超出图像大小的圆圈非常有用。如果为 None，则使用圆圈的完整范围。长度必须至少为 2。只有前两个值用于确定输入图像的范围。
- 返回:
- rr, cc, val(N,) ndarray (int, int, float)
像素的索引 (rr, cc) 和强度值 (val)。
img[rr, cc] = val。
注释
吴氏方法绘制抗锯齿圆。此实现不使用查找表优化。
使用
draw.set_color函数将circle_perimeter_aa的结果应用于彩色图像。参考文献
[1]X. Wu, “An efficient antialiasing technique”, In ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 25 (1991) 143-152.
示例
>>> from skimage.draw import circle_perimeter_aa >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc, val = circle_perimeter_aa(4, 4, 3) >>> img[rr, cc] = val * 255 >>> img array([[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 60, 211, 255, 211, 60, 0, 0, 0], [ 0, 60, 194, 43, 0, 43, 194, 60, 0, 0], [ 0, 211, 43, 0, 0, 0, 43, 211, 0, 0], [ 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 0, 0], [ 0, 211, 43, 0, 0, 0, 43, 211, 0, 0], [ 0, 60, 194, 43, 0, 43, 194, 60, 0, 0], [ 0, 0, 60, 211, 255, 211, 60, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
>>> from skimage import data, draw >>> image = data.chelsea() >>> rr, cc, val = draw.circle_perimeter_aa(r=100, c=100, radius=75) >>> draw.set_color(image, (rr, cc), [1, 0, 0], alpha=val)
- skimage.draw.disk(center, radius, *, shape=None)[源代码][源代码]#
生成圆内像素的坐标。
- 参数:
- 中心元组
磁盘的中心坐标。
- 半径双
圆盘的半径。
- 形状tuple, 可选
图像形状作为大小为2的元组。确定输出像素坐标的最大范围。这对于超出图像大小的圆盘很有用。如果为None，则使用圆盘的完整范围。形状可能导致负坐标和环绕行为。
- 返回:
- rr, ccint 的 ndarray
磁盘的像素坐标。可以直接用于索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
示例
>>> import numpy as np >>> from skimage.draw import disk >>> shape = (4, 4) >>> img = np.zeros(shape, dtype=np.uint8) >>> rr, cc = disk((0, 0), 2, shape=shape) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[1, 1, 0, 0], [1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], dtype=uint8) >>> img = np.zeros(shape, dtype=np.uint8) >>> # Negative coordinates in rr and cc perform a wraparound >>> rr, cc = disk((0, 0), 2, shape=None) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[1, 1, 0, 1], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, 1]], dtype=uint8) >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc = disk((4, 4), 5) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
- skimage.draw.ellipse(r, c, r_radius, c_radius, shape=None, rotation=0.0)[源代码][源代码]#
生成椭圆内像素的坐标。
- 参数:
- r, c双
椭圆的中心坐标。
- r_radius, c_radius双
短半轴和长半轴。
(r/r_radius)**2 + (c/c_radius)**2 = 1。- 形状tuple, 可选
用于确定输出像素坐标最大范围的图像形状。这对于超出图像大小的椭圆非常有用。默认情况下，使用椭圆的完整范围。长度必须至少为2。只有前两个值用于确定范围。
- 旋转float, 可选 (默认值 0.)
设置椭圆的旋转（rotation）在范围（-PI, PI）内逆时针方向，因此 PI/2 度意味着交换椭圆轴
- 返回:
- rr, ccint 的 ndarray
椭圆的像素坐标。可以直接用于索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
注释
椭圆方程:
((x * cos(alpha) + y * sin(alpha)) / x_radius) ** 2 + ((x * sin(alpha) - y * cos(alpha)) / y_radius) ** 2 = 1
注意，未指定 shape 的
ellipse的位置也可以有负值，因为在平面上这是正确的。另一方面，在图像之后使用这些椭圆位置可能会导致出现在图像的另一侧，因为image[-1, -1] = image[end-1, end-1]。>>> rr, cc = ellipse(1, 2, 3, 6) >>> img = np.zeros((6, 12), dtype=np.uint8) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]], dtype=uint8)
示例
>>> from skimage.draw import ellipse >>> img = np.zeros((10, 12), dtype=np.uint8) >>> rr, cc = ellipse(5, 6, 3, 5, rotation=np.deg2rad(30)) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
- skimage.draw.ellipse_perimeter(r, c, r_radius, c_radius, orientation=0, shape=None)[源代码][源代码]#
生成椭圆周长坐标。
- 参数:
- r, c整数
椭圆的中心坐标。
- r_radius, c_radius整数
短半轴和长半轴。
(r/r_radius)**2 + (c/c_radius)**2 = 1。- 方向双精度，可选
主轴方向以顺时针方向为弧度。
- 形状tuple, 可选
用于确定输出像素坐标最大范围的图像形状。这对于超出图像大小的椭圆非常有用。如果为 None，则使用椭圆的完整范围。长度必须至少为 2。只有前两个值用于确定输入图像的范围。
- 返回:
- rr, cc(N,) 整数 ndarray
属于椭圆周长的像素索引。可以直接用于索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
参考文献
[1]曲线绘制的光栅化算法，A. Zingl, 2012 http://members.chello.at/easyfilter/Bresenham.pdf
示例
>>> from skimage.draw import ellipse_perimeter >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc = ellipse_perimeter(5, 5, 3, 4) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
注意，未指定 shape 的
ellipse的位置也可以有负值，因为在平面上这是正确的。另一方面，在图像之后使用这些椭圆位置可能会导致出现在图像的另一侧，因为image[-1, -1] = image[end-1, end-1]。>>> rr, cc = ellipse_perimeter(2, 3, 4, 5) >>> img = np.zeros((9, 12), dtype=np.uint8) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
- skimage.draw.ellipsoid(a, b, c, spacing=(1.0, 1.0, 1.0), levelset=False)[源代码][源代码]#
在具有指定 间距 的网格上生成与网格维度对齐的半长轴的椭球体。
- 参数:
- a浮动
与x轴对齐的半长轴长度。
- b浮动
与y轴对齐的半长轴长度。
- c浮动
与z轴对齐的半长轴长度。
- 间距由三个浮点数组成的3元组
在三个空间维度中的间距。
- levelset布尔
如果为 True，则返回此椭球体的级别集（关于零的有符号级别集，正数表示内部）为 np.float64。如果为 False，则返回上述级别集的二值化版本。
- 返回:
- 椭球体(M, N, P) 数组
给定 spacing 的正确大小的数组中居中的椭球体。除非 levelset=True，否则为布尔数据类型，在这种情况下，返回一个浮点数组，其中高于 0.0 的等值面表示椭球体。
- skimage.draw.ellipsoid_stats(a, b, c)[源代码][源代码]#
计算与指定 间距 的网格维度对齐的椭球体的解析表面积和体积。
- 参数:
- a浮动
与x轴对齐的半长轴长度。
- b浮动
与y轴对齐的半长轴长度。
- c浮动
与z轴对齐的半长轴长度。
- 返回:
- vol浮动
椭球体的计算体积。
- 冲浪浮动
计算椭球体的表面积。
- skimage.draw.line(r0, c0, r1, c1)[源代码][源代码]#
生成线条的像素坐标。
- 参数:
- r0, c0整数
起始位置（行，列）。
- r1, c1整数
结束位置（行，列）。
- 返回:
- rr, cc(N,) 整数 ndarray
属于线条的像素索引。可以直接用于索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
注释
抗锯齿线条生成器可通过
line_aa使用。示例
>>> from skimage.draw import line >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc = line(1, 1, 8, 8) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
- skimage.draw.line_aa(r0, c0, r1, c1)[源代码][源代码]#
生成抗锯齿线条的像素坐标。
- 参数:
- r0, c0整数
起始位置（行，列）。
- r1, c1整数
结束位置（行，列）。
- 返回:
- rr, cc, val(N,) ndarray (int, int, float)
像素的索引 (rr, cc) 和强度值 (val)。
img[rr, cc] = val。
参考文献
[1]曲线绘制的光栅化算法，A. Zingl, 2012 http://members.chello.at/easyfilter/Bresenham.pdf
示例
>>> from skimage.draw import line_aa >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc, val = line_aa(1, 1, 8, 8) >>> img[rr, cc] = val * 255 >>> img array([[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 255, 74, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 74, 255, 74, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 74, 255, 74, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 74, 255, 74, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 74, 255, 74, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0, 74, 255, 74, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 74, 255, 74, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 74, 255, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
- skimage.draw.line_nd(start, stop, *, endpoint=False, integer=True)[源代码][源代码]#
在n维空间中绘制一条单像素宽的线。
生成的线条将是 n 维连接的。也就是说，线条中的两个连续像素在 n 维中将是直接或对角邻居。
- 参数:
- 开始类数组, 形状 (N,)
线条的起始坐标。
- 停止类数组, 形状 (N,)
线条的终点坐标。
- 端点bool, 可选
是否在返回的行中包含端点。默认为 False，这样可以方便地绘制多点路径。
- 整数bool, 可选
是否将坐标四舍五入为整数。如果为 True（默认），返回的坐标可以直接用于数组索引。False 可以用于例如矢量绘图。
- 返回:
- 坐标数组的元组
线上的点的坐标。
示例
>>> lin = line_nd((1, 1), (5, 2.5), endpoint=False) >>> lin (array([1, 2, 3, 4]), array([1, 1, 2, 2])) >>> im = np.zeros((6, 5), dtype=int) >>> im[lin] = 1 >>> im array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]) >>> line_nd([2, 1, 1], [5, 5, 2.5], endpoint=True) (array([2, 3, 4, 4, 5]), array([1, 2, 3, 4, 5]), array([1, 1, 2, 2, 2]))
- skimage.draw.polygon(r, c, shape=None)[源代码][源代码]#
生成多边形内部像素的坐标。
- 参数:
- r(N,) 数组类
多边形顶点的行坐标。
- c(N,) 数组类
多边形顶点的列坐标。
- 形状tuple, 可选
用于确定输出像素坐标最大范围的图像形状。这对于超出图像大小的多边形非常有用。如果为 None，则使用多边形的完整范围。长度必须至少为 2。只有前两个值用于确定输入图像的范围。
- 返回:
- rr, ccint 的 ndarray
多边形的像素坐标。可以直接用于索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
参见
polygon2mask从多边形创建一个二进制掩码。
注释
此函数确保 rr 和 cc 不包含负值。坐标小于 0 的多边形像素不会被绘制。
示例
>>> import skimage as ski >>> r = np.array([1, 2, 8]) >>> c = np.array([1, 7, 4]) >>> rr, cc = ski.draw.polygon(r, c) >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=int) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
如果定义了图像的 shape 并且
polygon的顶点/点超出了这个坐标空间，则只会返回多边形像素的一部分（或者根本不返回）。通过偏移多边形的顶点可以移动多边形，并可能绘制多边形的任意子区域。>>> offset = (2, -4) >>> rr, cc = ski.draw.polygon(r - offset[0], c - offset[1], shape=img.shape) >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=int) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
- skimage.draw.polygon2mask(image_shape, polygon)[源代码][源代码]#
从多边形创建一个二进制掩码。
- 参数:
- image_shape大小为2的元组
掩码的形状。
- 多边形(N, 2) 数组类
形状为 (N, 2) 的多边形坐标，其中 N 是点的数量。坐标为 (行, 列)。
- 返回:
- 掩码类型为 ‘bool’ 的 2-D ndarray
对应于输入多边形的二进制掩码。
参见
polygon生成多边形内部像素的坐标。
注释
此函数不进行边界检查。多边形中超出 image_shape 定义的坐标空间的部分不会被绘制。
示例
>>> import skimage as ski >>> image_shape = (10, 10) >>> polygon = np.array([[1, 1], [2, 7], [8, 4]]) >>> mask = ski.draw.polygon2mask(image_shape, polygon) >>> mask.astype(int) array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
如果
polygon的顶点/点位于由 image_shape 定义的坐标空间之外，则只有部分（或根本没有）多边形会被绘制在掩码中。>>> offset = np.array([[2, -4]]) >>> ski.draw.polygon2mask(image_shape, polygon - offset).astype(int) array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
- skimage.draw.polygon_perimeter(r, c, shape=None, clip=False)[源代码][源代码]#
生成多边形周长坐标。
- 参数:
- r(N,) ndarray
多边形顶点的行坐标。
- c(N,) ndarray
多边形顶点的列坐标。
- 形状tuple, 可选
用于确定输出像素坐标最大范围的图像形状。这对于超出图像大小的多边形非常有用。如果为 None，则使用多边形的完整范围。长度必须至少为 2。只有前两个值用于确定输入图像的范围。
- 剪辑bool, 可选
是否将多边形裁剪到提供的形状。如果设置为True，绘制的图形将始终是一个闭合的多边形，所有边都将可见。
- 返回:
- rr, ccint 的 ndarray
多边形的像素坐标。可以直接用于索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
示例
>>> from skimage.draw import polygon_perimeter >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc = polygon_perimeter([5, -1, 5, 10], ... [-1, 5, 11, 5], ... shape=img.shape, clip=True) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
- skimage.draw.random_shapes(image_shape, max_shapes, min_shapes=1, min_size=2, max_size=None, num_channels=3, shape=None, intensity_range=None, allow_overlap=False, num_trials=100, rng=None, *, channel_axis=-1)[源代码][源代码]#
生成带有随机形状的图像，并用边界框进行标注。
图像中填充了随机形状，这些形状具有随机大小、随机位置和随机颜色，可以重叠也可以不重叠。
形状具有随机的 (行, 列) 起始坐标和由 min_size 和 max_size 限制的随机大小。可能会出现随机生成的形状完全不适合图像的情况。在这种情况下，算法会尝试使用新的起始坐标再次生成，尝试一定的次数。然而，这也意味着某些形状可能会被完全跳过。在这种情况下，此函数生成的形状数量将少于请求的数量。
- 参数:
- image_shape元组
要生成的图像的行数和列数。
- max_shapes整数
形状的最大数量以（尝试）适应形状。
- min_shapesint, 可选
形状的最小数量以（尝试）适应形状。
- min_sizeint, 可选
每个形状要适应图像的最小尺寸。
- max_sizeint, 可选
每个形状拟合到图像中的最大尺寸。
- num_channelsint, 可选
生成图像中的通道数。如果为1，则生成单色图像，否则生成具有多个通道的彩色图像。如果
multichannel设置为 False，则忽略此参数。- 形状{rectangle, circle, triangle, ellipse, None} str, 可选
要生成的形状的名称，或 None 以随机选择。
- intensity_range{由uint8元组组成的元组, uint8元组}, 可选
要从中采样像素值的值范围。对于灰度图像，格式为 (min, max)。对于多通道图像，如果通道间的范围相同，则为 ((min, max),)；如果不同，则为 ((min_0, max_0), … (min_N, max_N))。由于该函数仅支持生成 uint8 数组，因此最大范围为 (0, 255)。如果为 None，则每个通道设置为 (0, 254)，保留强度 = 255 的颜色用于背景。
- 允许重叠bool, 可选
如果 True，允许形状重叠。
- num_trialsint, 可选
在跳过形状之前尝试将其适配到图像中的频率。
- rng : {
numpy.random.Generator, int}, 可选toctree是一个 reStructuredText 指令 ，这是一个非常多功能的标记。指令可以有参数、选项和内容。 伪随机数生成器。默认情况下，使用 PCG64 生成器（参见
numpy.random.default_rng()）。如果 rng 是整数，则用于为生成器设定种子。- channel_axisint 或 None, 可选
如果为 None，则假定图像是灰度图像（单通道）。否则，此参数指示数组的哪个轴对应于通道。
Added in version 0.19:
channel_axis在 0.19 版本中被添加。
- 返回:
- 图像uint8 数组
带有拟合形状的图像。
- 标签列表
图像中每个形状的标签列表。每个标签是一个 (类别, ((r0, r1), (c0, c1))) 元组，指定形状的类别和边界框坐标。
示例
>>> import skimage.draw >>> image, labels = skimage.draw.random_shapes((32, 32), max_shapes=3) >>> image array([ [[255, 255, 255], [255, 255, 255], [255, 255, 255], ..., [255, 255, 255], [255, 255, 255], [255, 255, 255]]], dtype=uint8) >>> labels [('circle', ((22, 18), (25, 21))), ('triangle', ((5, 6), (13, 13)))]
- skimage.draw.rectangle(start, end=None, extent=None, shape=None)[源代码][源代码]#
生成矩形内像素的坐标。
- 参数:
- 开始元组
矩形的原点，例如
([plane,] row, column)。- 结束元组
矩形的端点
([plane,] row, column)。对于一个2D矩阵，由矩形定义的切片是[start:(end+1)]。必须指定 end 或 extent 中的一个。- 范围元组
绘制的矩形的范围（大小）。例如，
([num_planes,] num_rows, num_cols)。必须指定 end 或 extent 之一。负的 extent 是有效的，并且会导致矩形沿相反方向绘制。如果 extent 为负，则 start 点不包括在内。- 形状tuple, 可选
用于确定输出坐标最大边界的图像形状。这对于裁剪超出图像大小的矩形非常有用。默认情况下，不进行裁剪。
- 返回:
- 坐标int 数组，形状 (Ndim, Npoints)
矩形中所有像素的坐标。
注释
此函数可以通过传递 start 和 end 或 extent 作为长度为 N 的元组，应用于 N 维图像。
示例
>>> import numpy as np >>> from skimage.draw import rectangle >>> img = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8) >>> start = (1, 1) >>> extent = (3, 3) >>> rr, cc = rectangle(start, extent=extent, shape=img.shape) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
>>> img = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8) >>> start = (0, 1) >>> end = (3, 3) >>> rr, cc = rectangle(start, end=end, shape=img.shape) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
>>> import numpy as np >>> from skimage.draw import rectangle >>> img = np.zeros((6, 6), dtype=np.uint8) >>> start = (3, 3) >>> >>> rr, cc = rectangle(start, extent=(2, 2)) >>> img[rr, cc] = 1 >>> rr, cc = rectangle(start, extent=(-2, 2)) >>> img[rr, cc] = 2 >>> rr, cc = rectangle(start, extent=(-2, -2)) >>> img[rr, cc] = 3 >>> rr, cc = rectangle(start, extent=(2, -2)) >>> img[rr, cc] = 4 >>> print(img) [[0 0 0 0 0 0] [0 3 3 2 2 0] [0 3 3 2 2 0] [0 4 4 1 1 0] [0 4 4 1 1 0] [0 0 0 0 0 0]]
- skimage.draw.rectangle_perimeter(start, end=None, extent=None, shape=None, clip=False)[源代码][源代码]#
生成一个矩形周围精确的像素坐标。
- 参数:
- 开始元组
内矩形的原点，例如，
(行, 列)。- 结束元组
内矩形的终点
(行, 列)。对于一个二维矩阵，由内矩形定义的切片是[开始:(结束+1)]。必须指定 end 或 extent 中的一个。- 范围元组
内矩形的范围（大小）。例如，
(行数, 列数)。必须指定 end 或 extent 之一。允许负范围。请参阅rectangle以更好地理解它们的行为。- 形状tuple, 可选
用于确定输出坐标最大边界的图像形状。这对于裁剪超出图像大小的周长很有用。默认情况下，不进行裁剪。长度必须至少为2。只有前两个值用于确定输入图像的范围。
- 剪辑bool, 可选
是否将周长裁剪到提供的形状。如果设置为True，绘制的图形将始终是一个闭合的多边形，所有边都将可见。
- 返回:
- 坐标int 数组，形状 (2, Npoints)
矩形中所有像素的坐标。
示例
>>> import numpy as np >>> from skimage.draw import rectangle_perimeter >>> img = np.zeros((5, 6), dtype=np.uint8) >>> start = (2, 3) >>> end = (3, 4) >>> rr, cc = rectangle_perimeter(start, end=end, shape=img.shape) >>> img[rr, cc] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 1, 1, 1]], dtype=uint8)
>>> img = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8) >>> r, c = rectangle_perimeter(start, (10, 10), shape=img.shape, clip=True) >>> img[r, c] = 1 >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 1, 1]], dtype=uint8)
- skimage.draw.set_color(image, coords, color, alpha=1)[源代码][源代码]#
在图像中给定坐标处设置像素颜色。
请注意，此函数会就地修改图像的颜色。超出图像形状的坐标将被忽略。
- 参数:
- 图像(M, N, C) ndarray
图像
- 坐标元组 ((K,) ndarray, (K,) ndarray)
要着色的像素的行和列坐标。
- 颜色(C,) ndarray
要分配给图像中坐标的颜色。
- alpha标量或 (K,) ndarray
Alpha 值用于混合颜色与图像。0 表示透明，1 表示不透明。
示例
>>> from skimage.draw import line, set_color >>> img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8) >>> rr, cc = line(1, 1, 20, 20) >>> set_color(img, (rr, cc), 1) >>> img array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]], dtype=uint8)