skimage.draw#
生成贝塞尔曲线坐标。 |
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生成圆周坐标。 |
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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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生成椭圆周坐标。 |
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在具有指定spacing的网格上生成与网格尺寸对齐的长半轴的椭球体。 |
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计算具有指定spacing的网格尺寸的长半轴对齐的椭球体的解析表面积和体积。 |
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生成直线像素坐标。 |
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生成抗锯齿直线像素坐标。 |
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在n维空间中绘制一条单像素粗细的线。 |
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生成多边形内部像素的坐标。 |
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根据多边形创建二值掩码。 |
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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，并用边界框标记。 |
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生成矩形内像素的坐标。 |
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生成正好围绕矩形的像素坐标。 |
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在给定坐标处设置图像中的像素颜色。 |
- skimage.draw.bezier_curve(r0, c0, r1, c1, r2, c2, weight, shape=None)[source]#
生成贝塞尔曲线坐标。
- 参数：
- r0, c0int
第一个控制点的坐标。
- r1, c1int
中间控制点的坐标。
- r2, c2int
最后一个控制点的坐标。
- weightdouble
中间控制点权重，它描述了线条张力。
- shapetuple, optional
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很有用。如果为 None，则使用曲线的完整范围。
- 返回值：
- rr, cc(N,) ndarray of int
属于贝塞尔曲线的像素索引。可用于直接索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
备注
该算法是参考文献 [1] 中提出的有理二次算法。
参考文献
[1]绘制曲线的栅格化算法，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)[source]#
生成圆周坐标。
- 参数：
- r, cint
圆的中心坐标。
- radiusint
圆的半径。
- method{‘bresenham’, ‘andres’}, optional
bresenham : Bresenham 方法（默认） andres : Andres 方法
- shapetuple, optional
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很有用。如果为 None，则使用圆的完整范围。必须至少为长度 2。仅使用前两个值来确定输入图像的范围。
- 返回值：
- rr, cc(N,) ndarray of int
Bresenham 和 Andres 方法：属于圆周的像素索引。可用于直接索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
备注
Andres 方法的优点是同心圆创建了一个圆盘，而 Bresenham 可能会产生孔洞。当 Andres 圆旋转时，失真也较小。Bresenham 方法也称为中点圆算法。可以使用
circle_perimeter_aa获取抗锯齿圆生成器。参考文献
[1]J.E. Bresenham，“数字绘图仪的计算机控制算法”，IBM 系统期刊，4（1965）25-30。
[2]E. Andres，“离散圆、环和球”，计算机与图形，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)[source]#
生成抗锯齿圆周坐标。
- 参数：
- r, cint
圆的中心坐标。
- radiusint
圆的半径。
- shapetuple, optional
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很有用。如果为 None，则使用圆的完整范围。必须至少为长度 2。仅使用前两个值来确定输入图像的范围。
- 返回值：
- rr, cc, val(N,) ndarray (int, int, float)
像素索引（rr，cc）和强度值（val）。
img[rr, cc] = val。
备注
Wu 的方法绘制抗锯齿圆。此实现不使用查找表优化。
使用函数
draw.set_color将circle_perimeter_aa结果应用于彩色图像。参考文献
[1]X. Wu，“一种有效的抗锯齿技术”，在 ACM SIGGRAPH 计算机图形，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)[source]#
生成圆内像素的坐标。
- 参数：
- centertuple
圆盘的中心坐标。
- radiusdouble
圆盘的半径。
- shapetuple, optional
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。形状可能会导致负坐标和环绕行为。
- 返回值：
- rr, ccndarray of int
圆盘的像素坐标。可用于直接索引数组，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)[source]#
生成椭圆内像素的坐标。
- 参数：
- r, cdouble
椭圆的中心坐标。
- r_radius, c_radiusdouble
短轴和长半轴。
(r/r_radius)**2 + (c/c_radius)**2 = 1。- shapetuple, optional
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很有用。默认情况下，使用椭圆的完整范围。必须至少为长度 2。仅使用前两个值来确定范围。
- rotationfloat, optional (default 0.)
设置椭圆旋转（旋转）范围（-PI，PI）逆时针方向，因此 PI/2 度表示交换椭圆轴
- 返回值：
- rr, ccndarray of int
椭圆的像素坐标。可用于直接索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
备注
椭圆方程
((x * cos(alpha) + y * sin(alpha)) / x_radius) ** 2 + ((x * sin(alpha) - y * cos(alpha)) / y_radius) ** 2 = 1
请注意，未指定shape的
ellipse的位置也可以具有负值，因为这在平面上是正确的。另一方面，之后将这些椭圆位置用于图像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)[source]#
生成椭圆周坐标。
- 参数：
- r, cint
椭圆的中心坐标。
- r_radius, c_radius整数
短轴和长半轴。
(r/r_radius)**2 + (c/c_radius)**2 = 1。- orientation双精度浮点数，可选
以弧度为单位，表示长轴顺时针方向的旋转角度。
- shapetuple, optional
图像形状，用于确定输出像素坐标的最大范围。这对于超出图像大小的椭圆很有用。如果为 None，则使用椭圆的完整范围。必须至少包含两个值。仅使用前两个值来确定输入图像的范围。
- 返回值：
- rr, cc(N,) ndarray of int
属于椭圆周界的像素的索引。可用于直接索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
参考文献
[1]绘制曲线的栅格化算法，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)
请注意，未指定shape的
ellipse的位置也可以具有负值，因为这在平面上是正确的。另一方面，之后将这些椭圆位置用于图像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)[source]#
在具有指定spacing的网格上生成与网格尺寸对齐的长半轴的椭球体。
- 参数：
- a浮点数
与 x 轴对齐的长半轴长度。
- b浮点数
与 y 轴对齐的长半轴长度。
- c浮点数
与 z 轴对齐的长半轴长度。
- spacing3 元组，包含浮点数
三个空间维度的间距。
- levelset布尔值
如果为 True，则返回该椭球体的水平集（关于零的带符号水平集，正值表示内部）作为 np.float64。False 返回所述水平集的二值化版本。
- 返回值：
- ellipsoid(M, N, P) 数组
对于给定的 spacing，椭球体位于正确大小的数组的中心。布尔数据类型，除非 levelset=True，在这种情况下，返回一个浮点数组，其中水平集高于 0.0 表示椭球体。
- skimage.draw.ellipsoid_stats(a, b, c)[source]#
计算具有指定spacing的网格尺寸的长半轴对齐的椭球体的解析表面积和体积。
- 参数：
- a浮点数
与 x 轴对齐的长半轴长度。
- b浮点数
与 y 轴对齐的长半轴长度。
- c浮点数
与 z 轴对齐的长半轴长度。
- 返回值：
- vol浮点数
计算出的椭球体体积。
- surf浮点数
计算出的椭球体表面积。
- skimage.draw.line(r0, c0, r1, c1)[source]#
生成直线像素坐标。
- 参数：
- r0, c0int
起始位置（行，列）。
- r1, c1int
结束位置（行，列）。
- 返回值：
- rr, cc(N,) ndarray of int
属于该直线的像素的索引。可用于直接索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
备注
可以使用
line_aa获取抗锯齿直线生成器。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)[source]#
生成抗锯齿直线像素坐标。
- 参数：
- r0, c0int
起始位置（行，列）。
- r1, c1int
结束位置（行，列）。
- 返回值：
- rr, cc, val(N,) ndarray (int, int, float)
像素索引（rr，cc）和强度值（val）。
img[rr, cc] = val。
参考文献
[1]绘制曲线的栅格化算法，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)[source]#
在n维空间中绘制一条单像素粗细的线。
生成的线将是 ndim 连接的。也就是说，线上的两个后续像素将是 n 维中的直接或对角线邻居。
- 参数：
- start类数组，形状为 (N，)
线的起始坐标。
- stop类数组，形状为 (N，)
线的结束坐标。
- endpoint布尔值，可选
是否在返回的线中包含端点。默认为 False，这允许轻松绘制多点路径。
- integer布尔值，可选
是否将坐标四舍五入为整数。如果为 True（默认值），则返回的坐标可用于直接索引数组。False 可用于例如矢量绘制。
- 返回值：
- coords元组，包含数组
线上点的坐标。
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)[source]#
生成多边形内部像素的坐标。
- 参数：
- r(N,) 类数组
多边形顶点的行坐标。
- c(N,) 类数组
多边形顶点的列坐标。
- shapetuple, optional
图像形状，用于确定输出像素坐标的最大范围。这对于超出图像大小的多边形很有用。如果为 None，则使用多边形的完整范围。必须至少包含两个值。仅使用前两个值来确定输入图像的范围。
- 返回值：
- rr, ccndarray of int
多边形的像素坐标。可用于直接索引数组，例如
img[rr, cc] = 1。
另请参阅
polygon2mask根据多边形创建二值掩码。
备注
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 shape 并且
polygon的顶点/点在该坐标空间之外，则仅返回多边形像素的一部分（或根本不返回）。可以通过偏移量移动多边形的顶点来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)[source]#
根据多边形创建二值掩码。
- 参数：
- image_shape大小为 2 的元组
掩码的形状。
- polygon(N, 2) 类数组
形状为 (N, 2) 的多边形坐标，其中 N 是点的数量。坐标为 (行，列)。
- 返回值：
- mask类型为“bool”的二维 ndarray
对应于输入多边形的二值掩码。
另请参阅
polygon生成多边形内部像素的坐标。
备注
此函数不执行任何边界检查。在 image_shape 定义的坐标空间之外的多边形部分不会绘制。
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/点在 image_shape 定义的坐标空间之外，则仅在掩码中绘制多边形的一部分（或根本不绘制）。>>> 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)[source]#
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。
- shapetuple, optional
图像形状，用于确定输出像素坐标的最大范围。这对于超出图像大小的多边形很有用。如果为 None，则使用多边形的完整范围。必须至少包含两个值。仅使用前两个值来确定输入图像的范围。
- clip布尔值，可选
是否将多边形裁剪到提供的形状。如果将其设置为 True，则绘制的图形将始终是闭合多边形，所有边都可见。
- 返回值：
- rr, ccndarray of int
多边形的像素坐标。可用于直接索引数组，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)[source]#
生成带有随机形状的图像，并用边界框标记。
图像中填充了具有随机大小、随机位置和随机颜色的随机形状，可以重叠也可以不重叠。
形状具有随机的 (行，列) 起始坐标和受 min_size 和 max_size 约束的随机大小。可能会发生随机生成的形状根本不适合图像的情况。在这种情况下，算法将尝试使用新的起始坐标再尝试几次。但是，这也意味着一些形状可能完全被跳过。在这种情况下，此函数生成的形状将少于请求的数量。
- 参数：
- image_shape元组
要生成的图像的行数和列数。
- max_shapes整数
要（尝试）放入形状中的最大形状数。
- min_shapes整数，可选
要（尝试）放入形状中的最小形状数。
- min_size整数，可选
每个形状要适应图像的最小尺寸。
- max_size整数，可选
每个形状要适应图像的最大尺寸。
- num_channels整数，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。- shape{矩形，圆形，三角形，椭圆形，无} 字符串，可选
要生成的形状名称或 None 以选择随机形状。
- intensity_range{uint8 元组的元组，uint8 元组}，可选
要从中采样像素值的范围。对于灰度图像，格式为 (最小值，最大值)。对于多通道 - 如果范围在通道之间相等，则为 ((最小值，最大值)，)，如果范围不同，则为 ((最小值_0，最大值_0)，… (最小值_N，最大值_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，则为每个通道设置为 (0, 254)，保留强度 = 255 的颜色作为背景。
- allow_overlap布尔值，可选
如果 True，则允许形状重叠。
- num_trials整数，可选
在跳过形状之前尝试将其放入图像中的次数。
- rng{
numpy.random.Generator，整数}，可选 伪随机数生成器。默认情况下，使用 PCG64 生成器（请参阅
numpy.random.default_rng()）。如果 rng 为整数，则将其用于播种生成器。- channel_axis整数或 None，可选
如果为 None，则假定图像为灰度（单通道）图像。否则，此参数指示数组中哪个轴对应于通道。
版本 0.19 中添加：
channel_axis在 0.19 中添加。
- 返回值：
- imageuint8 数组
包含拟合形状的图像。
- labels列表
标签列表，图像中每个形状一个。每个标签都是一个 (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)[source]#
生成矩形内像素的坐标。
- 参数：
- start元组
矩形的原点，例如
([平面，] 行，列)。- end元组
矩形的终点
([平面，] 行，列)。对于二维矩阵，由矩形定义的切片为[start:(end+1)]。必须指定 end 或 extent。- extent元组
绘制矩形的范围（大小）。例如
([平面数，] 行数，列数)。必须指定 end 或 extent。负范围有效，并将导致矩形沿相反方向延伸。如果范围为负，则不包括 start 点。- shapetuple, optional
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很有用。默认情况下，不进行裁剪。
- 返回值：
- coords整数数组，形状 (Ndim, Npoints)
矩形中所有像素的坐标。
备注
此函数可应用于 N 维图像，方法是将 start 和 end 或 extent 作为长度为 N 的元组传递。
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)[source]#
生成正好围绕矩形的像素坐标。
- 参数：
- start元组
内部矩形的原点，例如
(行，列)。- end元组
内部矩形的终点
(行，列)。对于二维矩阵，由内部矩形定义的切片为[start:(end+1)]。必须指定 end 或 extent。- extent元组
内部矩形的范围（大小）。例如
(行数，列数)。必须指定 end 或 extent。允许使用负范围。请参阅rectangle以更好地了解它们的行为方式。- shapetuple, optional
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。必须至少为长度 2。仅使用前两个值来确定输入图像的范围。
- clip布尔值，可选
是否将周长裁剪到提供的形状。如果将其设置为 True，则绘制的图形将始终是闭合多边形，所有边都可见。
- 返回值：
- coords整数数组，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)[source]#
在给定坐标处设置图像中的像素颜色。
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：
- image(M, N, C) ndarray
图像
- coords((K,) ndarray, (K,) ndarray) 的元组
要着色的像素的行和列坐标。
- color(C,) ndarray
要分配给图像中坐标的颜色。
- alpha标量或 (K,) ndarray
用于将颜色与图像混合的 Alpha 值。0 为透明，1 为不透明。
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)