“绘画”使用 python / numpy 将一个数组复制到另一个数组

Question

我正在编写一个库来用 Python 处理注视跟踪，并且我对整个 numpy / scipy 世界相当陌生。本质上，我希望及时获取一组 (x,y) 值，并在这些坐标的画布上“绘制”一些形状。例如，形状可能是一个模糊的圆圈。

我想到的操作与使用 Photoshop 中的画笔工具大致相同。

我有一个交互式算法，可以将我的“画笔”修剪到图像的范围内，并将每个点添加到累加器图像中，但它很慢（！），而且似乎可能有一种根本上更简单的方法来做到这一点。

关于从哪里开始寻找的任何指示？

Answer 1

在您的问题中，您描述了一个高斯滤波器，scipy 通过 包 支持该滤波器。
例如：

from scipy import * # rand
from pylab import * # figure, imshow
from scipy.ndimage import gaussian_filter

# random "image"
I = rand(100, 100)
figure(1)
imshow(I)

# gaussian filter
J = gaussian_filter(I, sigma=10)
figure(2)
imshow(J)

当然，您可以使用切片将其应用于整个图像，或仅应用于补丁：

J = array(I) # copy image
J[30:70, 30:70] = gaussian_filter(I[30:70, 30:70], sigma=1) # apply filter to subregion
figure(2)
imshow(2)

对于基本图像操作，Python 图像库 (PIL) 可能就是您想要的。

笔记：
对于用“画笔”“绘画”，我认为您可以用画笔创建一个布尔蒙版数组。例如：

# 7x7 boolean mask with the "brush" (example: a _crude_ circle)
mask = array([[0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
              [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
              [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]], dtype=bool)

# random image
I = rand(100, 100)
# apply filter only on mask
# compute the gauss. filter only on the 7x7 subregion, not the whole image
I[40:47, 40:47][mask] = gaussian_filter(I[40:47, 40:47][mask], sigma=1)

Answer 2

你真的应该研究一下 Andrew Straw 的 motmot 和 libcamiface。他将它用于苍蝇行为实验，但它是一个灵活的库，可以完成我认为您正在做的图像采集和处理。有一个关于他在 SciPy2009 上演讲的视频。

至于您提到的画笔场景，我将使用 .copy() 方法复制图像，将画笔图像保留在数组中，然后将其添加到

arr[first_br_row:last_br_row, first_br_col:last_br_col] += brush[first_row:last_row, first_col:last_col]

您设置的位置 first_br_row， last_br_row first_br_col、last_br_col 定位要添加画笔的子图像以及 first_row、last_row、first_col、last_col 来剪辑画笔（通常将它们设置为 0 和 # rows/cols - 1，但当您足够接近画笔时进行调整）图像边界只想绘制画笔的一部分）。

希望一切有帮助。

Answer 3

在傅里叶空间中做一些数学可能会有所帮助：平移（狄拉克卷积）等于傅里叶中的相位的简单乘法......这使您的画笔移动到确切的位置（与 catchmeifyoutry 和 catchmeifyoutry 类似的解决方案）。 dwf，但这允许比像素更精细的平移，例如 2.5，可惜有一些振铃）。那么，这样的笔划之和就是这些操作的总和。

在代码中：

import numpy
import pylab
from scipy import mgrid

def FTfilter(image, FTfilter):
    from scipy.fftpack import fftn, fftshift, ifftn, ifftshift
    from scipy import real
    FTimage = fftshift(fftn(image)) * FTfilter
    return real(ifftn(ifftshift(FTimage)))

def translate(image, vec):
    """
    Translate image by vec (in pixels)

    """
    u = ((vec[0]+image.shape[0]/2) % image.shape[0]) - image.shape[0]/2
    v = ((vec[1]+image.shape[1]/2) % image.shape[1]) - image.shape[1]/2
    f_x, f_y = mgrid[-1:1:1j*image.shape[0], -1:1:1j*image.shape[1]]
    trans = numpy.exp(-1j*numpy.pi*(u*f_x + v*f_y))
    return FTfilter(image, trans)

def occlude(image, mask):
    # combine in oclusive mode
    return  numpy.max(numpy.dstack((image, mask)), axis=2)

if __name__ == '__main__':
    Image = numpy.random.rand(100, 100)
    X, Y = mgrid[-1:1:1j*Image.shape[0], -1:1:1j*Image.shape[1]]
    brush = X**2 + Y**2 < .05 # relative size of the brush
    # shows the brush
    pylab.imshow(brush)

    # move it to some other position  / use a threshold to avoid ringing
    brushed = translate(brush, [20, -10.51]) > .6
    pylab.imshow(brushed)

    pylab.imshow(occlude(Image, brushed))

    more_strokes = [[40, -15.1], [-40, -15.1], [-25, 15.1], [20, 10], [0, -10], [25, -10.51]]
    for stroke in more_strokes:
        brushed = brushed + translate(brush, stroke) > .6

    pylab.imshow(occlude(Image, brushed))

Answer 4

OpenCV 使用 numpy 数组并具有基本的绘图功能：圆、椭圆、折线...

要绘制一条线，您可以

cv.line(array,previous_point,new_point,colour,thickness=x)

在每次收到鼠标事件时调用。

Answer 5

您是否研究过Tkinter？

Python 图像库 也可能有一些帮助。