如何在较大图像中绘制的多边形上施加高斯模糊

Question

我想在较大图像内的多边形的像素坐标上应用高斯模糊，然后用模糊的多边形在同一坐标上进行一些操作。skimage中存在的绘制多边形函数可直接直接的图像坐标，而不是掩码。理想情况下，我想将过滤器应用于掩码本身，但draw polygon功能不会让我蒙版。

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.

我显然不能首先在图像上运行高斯模糊，因为如果我在rr, cc上运行高斯模糊，我将获得小数值，并且将无法通过索引访问相同的多边形。我如何解决问题？

Answer 1

scipy's Gaussian Blur不会将掩码作为输入，因此您需要模糊整个图像，然后将值复制为该多边形。在这种情况下，您可以使用这些索引：

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

这是我解决的方式。

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