将 (x,y) 坐标列表设置为数组，以便绘制多边形

Question

我有一些代码可以打印出坐标列表（存储在点中

f=open('139cm_2000_frame27.json') 
data=json.load(f) 
shapes=data["shapes"] 
for i in shapes: 
    print(i['label'])   # prints the label first
    for c in i['points']:
        d=np.array(c)
        print(d)       # an array containing coordinates in the form (x,y)

d，坐标，是n个10边形的点。所以坐标0-9是第一个多边形的坐标，坐标10-19是第二个多边形...

json 文件中可以有任意数量的多边形，但每个多边形始终有 10 个坐标。

我需要找到一种方法，将这些坐标用于 'draw'/'recreate' 128x128 数组中的这些多边形。

我试过了

from skimage.draw import polygon
   img = np.zeros((128, 128), dtype=np.uint8)
   r = np.array([#the x coordinates of d])
   c = np.array([#the y coordinates of d])
   rr, cc = polygon(r, c)
   img[rr, cc] = 1 #unsure about the 1
   img

但我不知道如何 1) 获取一组 10 个坐标和 2) 将 xs 读入 r 并将 ys 读入 c

非常感谢！

输入示例json:

{
  "version": "4.6.0",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "blob",
      "points": [
        [
          61.42857142857143,
          20.285714285714285
        ],
        [
          59.10047478151446,
          18.879430437885873
        ],
        [
          58.04359793578868,
          16.37330203102605
        ],
        [
          58.661631924538575,
          13.724584936383643
        ],
        [
          60.71850877026435,
          11.94499905752918
        ],
        [
          63.42857142857143,
          11.714285714285715
        ],
        [
          65.75666807562841,
          13.120569562114127
        ],
        [
          66.81354492135418,
          15.62669796897395
        ],
        [
          66.19551093260428,
          18.275415063616357
        ],
        [
          64.13863408687851,
          20.05500094247082
        ]
      ],
      "group_id": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    },
    {
      "label": "blob",
      "points": [
        [
          88.71428571428572,
          82.42857142857143
        ],
        [
          85.63470409582908,
          81.33512050565437
......

Answer 1

从软件工程的角度来看，建议将您的代码分解成简单的独立部分（即模块化）。

首先，您需要一个函数来读取输入 json 并对其进行解析。我在下面的代码中称它为 read_input。解析数据的格式取决于应用程序。
我选择 return 一对 list 对 ndarray。列表中的每个元素代表一个多边形。每个多边形包含 2 ndarrays：1 个用于 x 坐标，1 个用于 y 坐标。我选择这种表示是因为它方便绘制多边形（见下文）。

其次，您需要一个绘制多边形的函数 (draw_polygons)。它将包含对多边形列表的迭代，并再次出于模块化原因调用较低级别的函数来绘制 1 个多边形 (draw_one_polygon)。

查看下面的代码：

import json
import numpy as np
from skimage.draw import polygon

def read_input(filename: str):
    polygons = []
    f = open(filename)
    data = json.load(f)
    shapes = data["shapes"]
    for i in shapes:
        cur_poly_points = i["points"]
        tmp = list(zip(*cur_poly_points))
        # NOTE: The following line assumes that the point coordinates are given as (x,y). 
        #       Change the order of the indices if needed.
        polygons.append((np.array(tmp[1]), np.array(tmp[0])))
    return polygons

def draw_one_polygon(img, one_poly):
    r = one_poly[0];
    c = one_poly[1];
    rr, cc = polygon(r, c)
    img[rr,cc] = 1

def draw_polygons(img, polygons):
    for poly in polygons:
        draw_one_polygon(img, poly)

filename = '139cm_2000_frame27.json'
polygons = read_input(filename)
img = np.zeros((128, 128), dtype=np.uint8)
draw_polygons(img, polygons)
print(img)

注意：在您的实际代码中，您应该验证坐标不超过图像尺寸。

文档和示例：skimage.draw.polygon

如果您不熟悉此表示法：*cur_poly_points，请参阅此处：How to unzip a list of tuples into individual lists?。

将 (x,y) 坐标列表设置为数组，以便绘制多边形

Setting a list of (x,y) cooordinates into an array so polygons are drawn

python

json

numpy-ndarray

scikit-image