종속성에 신경 쓰지 않는다면 Python Imaging Library를 사용할 수 있습니다. 차원 NumPy와 배열 data
, 다각형 좌표 배열 poly
감안할 (모양을 (N, 2))이 배열에서 값 0으로 채워진 다각형을 그리는 것 여기
img = Image.fromarray(data)
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.polygon([tuple(p) for p in poly], fill=0)
new_data = np.asarray(img)
있어 독립된 데모 :
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Python Imaging Library imports
import Image
import ImageDraw
def get_rect(x, y, width, height, angle):
rect = np.array([(0, 0), (width, 0), (width, height), (0, height), (0, 0)])
theta = (np.pi/180.0) * angle
R = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
[np.sin(theta), np.cos(theta)]])
offset = np.array([x, y])
transformed_rect = np.dot(rect, R) + offset
return transformed_rect
def get_data():
"""Make an array for the demonstration."""
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(0, np.pi, 512), np.linspace(0, 2, 512))
z = (np.sin(X) + np.cos(Y)) ** 2 + 0.25
data = (255 * (z/z.max())).astype(int)
return data
if __name__ == "__main__":
data = get_data()
# Convert the numpy array to an Image object.
img = Image.fromarray(data)
# Draw a rotated rectangle on the image.
draw = ImageDraw.Draw(img)
rect = get_rect(x=120, y=80, width=100, height=40, angle=30.0)
draw.polygon([tuple(p) for p in rect], fill=0)
# Convert the Image data to a numpy array.
new_data = np.asarray(img)
# Display the result using matplotlib. (`img.show()` could also be used.)
plt.imshow(new_data, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()
이 스크립트는이 플롯 생성) (나는 Gtk.DrawingArea를 사용하는 것이 더 쉬울 수 있습니다 생각하고
를 내가 열거 한 배열의 nstead? – user1696811