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我正在编写一个库来处理 Python 中的凝视跟踪，而且我对整个 numpy / scipy 世界还是很陌生。本质上，我希望及时获取一组 (x,y) 值，并在这些坐标处将一些形状“绘制”到画布上。例如，形状可能是一个模糊的圆圈。

我想到的操作或多或少与在 Photoshop 中使用画笔工具相同。

我有一个交互式算法，可以将我的“画笔”修剪到我的图像范围内，并将每个点添加到一个累加器图像中，但它很慢（！），而且似乎有一种从根本上更简单的方法来做到这一点.

关于从哪里开始寻找的任何指示？

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在您的问题中，您描述了一个高斯滤波器，scipy 通过一个包支持它。例如：

from scipy import * # rand
from pylab import * # figure, imshow
from scipy.ndimage import gaussian_filter

# random "image"
I = rand(100, 100)
figure(1)
imshow(I)

# gaussian filter
J = gaussian_filter(I, sigma=10)
figure(2)
imshow(J)

当然，您可以使用切片将其应用于整个图像，或仅应用于补丁：

J = array(I) # copy image
J[30:70, 30:70] = gaussian_filter(I[30:70, 30:70], sigma=1) # apply filter to subregion
figure(2)
imshow(2)

对于基本的图像处理，Python 图像库 ( PIL ) 可能是您想要的。

注意：对于用“画笔”“绘画”，我认为你可以用你的画笔创建一个布尔蒙版数组。例如：

# 7x7 boolean mask with the "brush" (example: a _crude_ circle)
mask = array([[0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
              [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
              [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]], dtype=bool)

# random image
I = rand(100, 100)
# apply filter only on mask
# compute the gauss. filter only on the 7x7 subregion, not the whole image
I[40:47, 40:47][mask] = gaussian_filter(I[40:47, 40:47][mask], sigma=1)
于 2009-12-22T21:29:28.073 回答
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你真的应该看看 Andrew Straw 的motmot和libcamiface。他将它用于飞行行为实验，但它是一个灵活的库，仅用于我认为您正在做的那种图像采集和处理。有一段他在 SciPy2009 上的演讲视频。

至于你提到的画笔场景，我会使用 .copy() 方法复制图像，将画笔图像保存在一个数组中，然后简单地添加它

arr[first_br_row:last_br_row, first_br_col:last_br_col] += brush[first_row:last_row, first_col:last_col]

在哪里设置first_br_row, last_br_row first_br_col,last_br_col来处理要添加画笔的子图像，以及, ,first_row来last_row剪辑画笔（通常将它们设置为 0 和 # rows/cols - 1，但是当你足够接近图像边界时进行调整只想绘制画笔的一部分）。first_collast_col

希望所有这些都有帮助。

于 2010-01-03T10:23:56.833 回答
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在傅立叶空间中做一些数学运算可能会有所帮助：平移（狄拉克卷积）等于傅立叶相位的简单乘法......这使您的画笔移动到确切的位置（与 catchmeifyoutry 和 dwf 类似的解决方案，但这允许比像素更精细的平移，例如 2.5，唉，有一些振铃）。那么，这些笔划的总和就是这些操作的总和。

在代码中：

import numpy
import pylab
from scipy import mgrid

def FTfilter(image, FTfilter):
    from scipy.fftpack import fftn, fftshift, ifftn, ifftshift
    from scipy import real
    FTimage = fftshift(fftn(image)) * FTfilter
    return real(ifftn(ifftshift(FTimage)))

def translate(image, vec):
    """
    Translate image by vec (in pixels)

    """
    u = ((vec[0]+image.shape[0]/2) % image.shape[0]) - image.shape[0]/2
    v = ((vec[1]+image.shape[1]/2) % image.shape[1]) - image.shape[1]/2
    f_x, f_y = mgrid[-1:1:1j*image.shape[0], -1:1:1j*image.shape[1]]
    trans = numpy.exp(-1j*numpy.pi*(u*f_x + v*f_y))
    return FTfilter(image, trans)

def occlude(image, mask):
    # combine in oclusive mode
    return  numpy.max(numpy.dstack((image, mask)), axis=2)

if __name__ == '__main__':
    Image = numpy.random.rand(100, 100)
    X, Y = mgrid[-1:1:1j*Image.shape[0], -1:1:1j*Image.shape[1]]
    brush = X**2 + Y**2 < .05 # relative size of the brush
    # shows the brush
    pylab.imshow(brush)

    # move it to some other position  / use a threshold to avoid ringing
    brushed = translate(brush, [20, -10.51]) > .6
    pylab.imshow(brushed)

    pylab.imshow(occlude(Image, brushed))

    more_strokes = [[40, -15.1], [-40, -15.1], [-25, 15.1], [20, 10], [0, -10], [25, -10.51]]
    for stroke in more_strokes:
        brushed = brushed + translate(brush, stroke) > .6

    pylab.imshow(occlude(Image, brushed))
于 2010-03-12T12:41:18.643 回答
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OpenCV 使用 numpy 数组并具有基本的绘图功能：圆、椭圆、折线...

要画一条线，您可以调用

cv.line(array,previous_point,new_point,colour,thickness=x)

每次你得到一个鼠标事件。

于 2013-07-11T19:08:58.950 回答
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你看过Tkinter吗？

Python 图像库也可能会有所帮助。

于 2009-12-22T21:22:02.217 回答