如何在较大图像内绘制的多边形上应用高斯模糊

Question

我想对较大图像内多边形的像素坐标应用高斯模糊，然后在同一坐标上对模糊多边形进行一些操作。 skimage 中存在的 draw polygon 函数直接给我图像的坐标，而不是蒙版。理想情况下，我想在蒙版本身上应用滤镜，但 draw polygon 函数没有给我蒙版。

img = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8)
r = np.array([1, 2, 8, 1])
c = np.array([1, 7, 4, 1])
rr, cc = polygon(r, c)
# Apply Gaussian blur here on the locations specified by the polygon
img[rr, cc] = 1 # or do something else on the blurred positions.

我显然不能先运行图像上的高斯模糊，因为如果我运行 rr, cc 上的高斯模糊，我会得到十进制值，而不会能够通过索引访问相同的多边形。我该如何解决这个问题？

Answer 1

SciPy 的 Gaussian blur 不将蒙版作为输入，因此您需要模糊整个图像，然后仅复制该多边形的值。在那种情况下，您可以使用索引：

from skimage import filters

img_blurred = filters.gaussian(img)
img_poly_blurred = np.copy(img)  # don't modify img in-place unless you're sure!
img_poly_blurred[rr, cc] = img_blurred[rr, cc]

Answer 2

我是这样解决的。

mask = np.zeros_like(img)
mask[rr, cc] = 1  # or anything else on the blurred positions
mask = filters.gaussian(mask, sigma=3)

如何在较大图像内绘制的多边形上应用高斯模糊

How to apply Gaussian blur on a polygon drawn inside a larger image

python

gaussian

scikit-image