skimage 윤곽선에서 마스크 만들기

Question

윤곽선을 찾은 이미지가 skimage.measure.find_contours()인데, 이제 가장 큰 닫힌 윤곽선 밖의 픽셀에 대한 마스크를 만들고 싶습니다. 어떤 생각을 어떻게 할 것인가? 문서의 예제를 수정

: 여기

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from skimage import measure 

# Construct some test data 
x, y = np.ogrid[-np.pi:np.pi:100j, -np.pi:np.pi:100j] 
r = np.sin(np.exp((np.sin(x)**2 + np.cos(y)**2))) 

# Find contours at a constant value of 0.8 
contours = measure.find_contours(r, 0.8) 

# Select the largest contiguous contour 
contour = sorted(contours, key=lambda x: len(x))[-1] 

# Display the image and plot the contour 
fig, ax = plt.subplots() 
ax.imshow(r, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.gray) 
X, Y = ax.get_xlim(), ax.get_ylim() 
ax.step(contour.T[1], contour.T[0], linewidth=2, c='r') 
ax.set_xlim(X), ax.set_ylim(Y) 
plt.show() 

빨간색의 윤곽이다 :

그러나 당신이 확대되면 윤곽이의 해상도에 있지 발견 픽셀.

어떻게 완전히 외부 (즉 등고선에 의해 교차하지 않음)를 마스크 화소와 원고와 동일한 크기의 이미지를 생성 할 수 있는가? 예 :

from numpy import ma 
masked_image = ma.array(r.copy(), mask=False) 
masked_image.mask[pixels_outside_contour] = True 

고마워요!

Answer 1

좋아, 나는 경로로 윤곽을 변환 한 후 내부의 픽셀을 선택하여이 작업을 할 수 있었다 :

# Convert the contour into a closed path 
from matplotlib import path 
closed_path = path.Path(contour.T) 

# Get the points that lie within the closed path 
idx = np.array([[(i,j) for i in range(r.shape[0])] for j in range(r.shape[1])]).reshape(np.prod(r.shape),2) 
mask = closed_path.contains_points(idx).reshape(r.shape) 

# Invert the mask and apply to the image 
mask = np.invert(mask) 
masked_data = ma.array(r.copy(), mask=mask) 

그러나,이 종류의 봉쇄에 대한 느린 테스트 N = r.shape[0]*r.shape[1] 픽셀입니다. 누구든지 더 빠른 알고리즘을 가지고 있습니까? 감사!