使用python/numpy将一个数组"绘制"到另一个数组上

Question

我正在编写一个库来处理Python中的凝视跟踪,而且我对整个numpy/scipy世界都很陌生.基本上,我希望及时获取一系列(x,y)值,并将某些形状"绘制"到这些坐标的画布上.例如,形状可能是模糊的圆圈.

我想到的操作与在Photoshop中使用画笔工具或多或少完全相同.

我有一个交互式算法,可以将我的"画笔"修剪到我的图像范围内,并将每个点添加到累加器图像中,但它很慢(!),看起来似乎有一种从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针？

Answer 1

在你的问题中,你描述了一个高斯滤波器,scipy通过一个包支持.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,或仅应用于修补程序:

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)

对于基本图像处理,Python图像库(PIL)可能就是您想要的.

注意:对于使用"画笔"进行"绘画",我认为您可以使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)