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我正在尝试为“harris_corner_detector”函数实现创建一个随机测试(非常普遍且略有不正确:一个在图像中查找角点的函数)在测试中,我想在二进制 numpy 矩阵中创建随机的简单形状(很容易知道它们角的坐标)(例如矩形、三角形、菱形(菱形)等...)并检查 harris 实现是否找到了正确的角落。
我已经实现了一个随机“绘制”轴平行矩形的函数,但是当涉及到不平行于轴的形状时,我找不到有效的方法。
为了创建一个随机矩形,我在两个轴上随机选择一个起点和一个终点,然后像这样更改这些边界内所有单元格的值:
获取随机坐标:
def _get_random_coords(self, start, end):
x_start, y_start = np.random.randint(start, end, 2)
x_end = np.random.randint(x_start + 7, end + 20)
y_end = np.random.randint(y_start + 7, end + 20)
return (x_start, x_end, y_start, y_end)
绘制随机矩形(背景值为 255,形状值为 0):
mat = np.ones((1024, 1024)) * 255
mat[x_start: x_end, y_start: y_end] = np.zeros((x_end - x_start, y_end - y_start))
但是当涉及到有效地绘制菱形时,我不知所措。我所能想到的就是运行一个像这样创建钻石的循环:
def _get_rhombus(self, size):
rhombus = []
for i in range(size):
rhombus.append(np.zeros(i+1))
for i in range(size - 1, 0, -1):
rhombus.append(np.zeros(i))
return np.array(rhombus)
然后另一个循环将其添加到更大的矩阵中。但是这种方法在测试时效率非常低(因为我会画数百个,其中一些可能很大)。
还有更好的想法吗?或者 - 是否有更好的方法来测试它?
提前致谢。
最佳答案
这里有很多问题,但主要问题是如何在给定角的情况下创建一个填充菱形的 numpy 数组。我会回答这个问题,并留下其他问题,例如创建随机菱形等。
要填充凸多边形,可以找到由后续角点指定的线并填充该线的上方或下方,然后和
所有填充区域一起。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# given two (non-vertical) points, A and B,
# fill above or below the line connecting them
def fill(A, B, fill_below=True, xs=10, ys=12):
# the equation for a line is y = m*x + b, so calculate
# m and b from the two points on the line
m = (B[1]-A[1])/(B[0]-A[0]) # m = (y2 - y1)/(x2 - x1) = slope
b = A[1] - m*A[0] # b = y1 - m*x1 = y intercept
# for each points of the grid, calculate whether it's above, below, or on
# the line. Since y = m*x + b, calculating m*x + b - y will give
# 0 when on the line, <0 when above, and >0 when below
Y, X = np.mgrid[0:ys, 0:xs]
L = m*X + b - Y
# select whether, >=0 is True, or, <=0 is True, to determine whether to
# fill above or below the line
op = np.greater_equal if fill_below else np.less_equal
return op(L, 0.0)
这是一个简单的低分辨率菱形
r = fill((0, 3), (3, 8), True) & \
fill((3, 8), (7, 4), True) & \
fill((7,4), (5,0), False) & \
fill((5,0), (0,3), False)
plt.imshow(r, cmap='Greys', interpolation='nearest', origin='lower')
即上图是将以下填充and-ing在一起的结果:
fig, ax = plt.subplots(1, 4, figsize=(10, 3))
fill_params = [((0, 3), (3, 8), True), ((3, 8), (7, 4), True), ((7, 4), (5, 0), False), ((5, 0), (0, 3), False)]
for p, ax in zip(fill_params, ax):
ax.imshow(fill(*p), cmap="Greys", interpolation='nearest', origin='lower')
或者,一个人可以做高分辨率,它可以有多个面(尽管我认为它必须是凸面的)。
r = fill((0, 300), (300, 800), True, 1000, 1200) & \
fill((300, 800), (600,700), True, 1000, 1200) & \
fill((600, 700), (700, 400), True, 1000, 1200) & \
fill((700,400), (500,0), False, 1000, 1200) & \
fill((500,0), (100,100), False, 1000, 1200) & \
fill((100, 100), (0,300), False, 1000, 1200)
plt.imshow(r, cmap='Greys', interpolation='nearest', origin='lower')
显然,有一些地方需要改进,比如不重复线的第二个点和新线的第一个点,但我想保持这一切干净和简单(而且,为了填充工作点只需要定义一条线而不需要是一个角,所以在某些情况下,这种更通用的方法可能更可取)。此外,目前需要指定是在线上方还是下方填充,可以通过多种方式计算,但在生成菱形时可能是最简单的。
关于python - 在 numpy 数组上“绘制”随机菱形(菱形)(测试哈里斯角检测),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65242200/
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