python凹多边形分割_使用Python生成不规则形状的图形

本文介绍如何使用Python和Pillow库生成边缘不规则的图形,并通过蒙板实现图形裁剪及添加阴影、描边等特效。

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借助 Python 以及强大的 Pillow ,我们可以生成各种边缘不规则的图形。

比如我们有一个原图:

想从它上面挖出一块不规则形状的图来。这个不规则形状可以有很多种,比如下面这样:

用 Python 代码,很容易就能实现这样的效果。

首先,我们要制作一张 蒙板 图,如下:

接着编写代码:

from PIL import Image

x, y = 160, 60

bg = Image.open('bg.jpg') # 背景图

mask = Image.open('mask.png') # 蒙板

mask_size = mask.size

crop = bg.crop((x, y, x + mask_size[0], y + mask_size[1]))

上面的代码将根据蒙板图的大小,从背景图上截取一块图,如下:

接着就到了最关键的一步:

m2 = Image.new('RGBA', mask.size)

m2.paste(crop, mask=mask)

注意 .paste() 方法的 mask 参数。上面两行表示创建一个新的空白透明图片,然后将刚才截取到的 crop 图片贴进来,贴的时候使用指定的蒙板图片。

这个过程如下所示:

到此,就实现了不规则图形的生成。

进一步,我们可以再给这个不规则图形添加特效,比如阴影、描边等。虽然 PIL 也可以做到,但最简单的方式似乎仍然是使用蒙板对图片进行叠加。

比如:

m3 = Image.new('RGBA', mask.size)

m3.paste(m2, mask=m2)

shadow = Image.open('shadow.png')

m3.paste(shadow, mask=shadow)

效果如下:

对应地,我们还可以给原图添加一个图片被挖走后的凹痕效果,方法是先制作一张对应的内阴影效果图:

然后与原背景图叠加:

### 绘制3D不规则图形 为了在Python中绘制3D不规则图形,通常会选择`matplotlib`库中的`mpl_toolkits.mplot3d`模块来创建三维图表。此工具提供了多种功能用于构建不同类型的3D图示,如散点图、曲面图等[^1]。 对于复杂形状特别是那些具有非标准几何特性的对象来说,一种有效的方式是从定义构成这些物体表面的一系列顶点开始。接着利用三角剖分技术将这些离散的数据点转换成连续的表面表示形式。具体操作可以通过调用`Poly3DCollection`类完成,它允许用户自定义多边形集合并将其渲染到3D空间当中去。 下面是基于上述原理的一个简单实例代码片段: ```python import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import art3d import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial import Delaunay # 创建随机分布的数据集作为例子 np.random.seed(0) points = np.random.rand(20, 3) # 执行三角化处理 triangles = Delaunay(points[:, :2]) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') # 添加由三角网格组成的3D多边形至场景中 poly = art3d.Poly3DCollection(points[triangles.simplices]) ax.add_collection3d(poly) # 设置轴范围适应数据展示需求 ax.set_xlim([min(points[:, 0]), max(points[:, 0])]) ax.set_ylim([min(points[:, 1]), max(points[:, 1])]) ax.set_zlim([min(points[:, 2]), max(points[:, 2])]) plt.show() ``` 这段程序首先生成一组位于xy平面上投影均匀分布但在z方向有一定变化量的空间坐标;之后采用SciPy提供的Delaunay算法对该平面内的节点实施最优划分从而形成一系列互不重叠的小三角形单元格;最后借助Matplotlib强大的可视化能力把这些单元格连同它们对应的高度信息一起呈现出来,进而实现了对某个特定形态下立体结构的艺术再现。
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