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我有一个2D numpy阵列,其中包含传感器每个像素的单个数据。图像通过相机的实时反馈显示在GUI中。我希望能够在图像上绘制一个矩形,以便区分屏幕的某个区域。绘制一个与图像边平行的矩形似乎很简单,但我最终希望能够旋转矩形。如何知道当矩形旋转时矩形覆盖哪些像素?在二维numpy阵列内绘制一个矩形
我有一个2D numpy阵列,其中包含传感器每个像素的单个数据。图像通过相机的实时反馈显示在GUI中。我希望能够在图像上绘制一个矩形,以便区分屏幕的某个区域。绘制一个与图像边平行的矩形似乎很简单,但我最终希望能够旋转矩形。如何知道当矩形旋转时矩形覆盖哪些像素?在二维numpy阵列内绘制一个矩形
如果您不介意依赖关系,则可以使用Python Imaging Library。给定一个2D numpy的阵列data
,和多边形的坐标的阵列poly
(具有形状(N,2)),这将绘制在阵列中填充有值0的多边形:
img = Image.fromarray(data)
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.polygon([tuple(p) for p in poly], fill=0)
new_data = np.asarray(img)
这里有一个自包含的演示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Python Imaging Library imports
import Image
import ImageDraw
def get_rect(x, y, width, height, angle):
rect = np.array([(0, 0), (width, 0), (width, height), (0, height), (0, 0)])
theta = (np.pi/180.0) * angle
R = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
[np.sin(theta), np.cos(theta)]])
offset = np.array([x, y])
transformed_rect = np.dot(rect, R) + offset
return transformed_rect
def get_data():
"""Make an array for the demonstration."""
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(0, np.pi, 512), np.linspace(0, 2, 512))
z = (np.sin(X) + np.cos(Y)) ** 2 + 0.25
data = (255 * (z/z.max())).astype(int)
return data
if __name__ == "__main__":
data = get_data()
# Convert the numpy array to an Image object.
img = Image.fromarray(data)
# Draw a rotated rectangle on the image.
draw = ImageDraw.Draw(img)
rect = get_rect(x=120, y=80, width=100, height=40, angle=30.0)
draw.polygon([tuple(p) for p in rect], fill=0)
# Convert the Image data to a numpy array.
new_data = np.asarray(img)
# Display the result using matplotlib. (`img.show()` could also be used.)
plt.imshow(new_data, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()
此脚本生成这个情节:
我想这可能是更容易使用Gtk.DrawingArea()我而不是一个numpy数组? – user1696811