python实现根据给定坐标点生成多边形mask

在处理数据集时,源数据仅提供mask顶点坐标,需在Python中生成0、1表示的mask区域。主要借鉴cv2方法,将顶点坐标分别存储在roi.mat的x和y元素中,经一系列操作,如转换格式等,最终得到mask区域。

处理数据集的过程中用到了mask 但是源数据集中只给了mask顶点的坐标值,那么在python中怎么实现生成只有0、1表示的mask区域呢?

主要借鉴cv2中的方法:

(我使用的数据情况是将顶点坐标分别存储在roi.mat中的x和y元素)

matfn = 'roi.mat'
data = sio.loadmat(matfn)
x_cor = data['x']
y_cor = data['y']
im = np.zeros(图像对应尺寸, dtype="uint8")
cor_xy = np.hstack((x_cor, y_cor))
cv2.polylines(im, np.int32([cor_xy]), 1, 1)
cv2.fillPoly(im, np.int32([cor_xy]), 1)

mask_array = im

 

这样就可以得到mask啦,注意:首先坐标对是数组形式,我们需要用‘[ ]’ 转换为列表形式,然后用np.int32转化格式,这两步都放在上述标红代码中完成了。不然很容易报错。

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