こしあん
2018-09-25

Numpyの配列のみを操作して四角形を描画する(Numpyの画像処理)

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Numpyの画像処理です。Numpyの配列のみを操作して、画面上に四角形を描画してみます。Numpyの画像処理は出力結果の合成のときにたまに使う割には若干独特なので注意が必要です。

Numpy arrayの画像の構造は(y, x, channel)

ここだけ覚えておけば大丈夫です。PillowのImageをnp.asarray()でNumpy配列に変換したときはこの形式に変換されます。(x, y, channel)ではなく(y, x, channel)です(ここ重要)。知らないと合成結果がずれて、あれーおかしいなとハマります(自分もハマりました)。

例えばimageというNumpy配列に画像データが格納されているとしましょう。画像の高さ(height)と幅(width)を取得するコードはこうです。

height, width = image.shape[0], image.shape[1]

また、x=100, y=50の点を赤で塗りつぶしたいとします。こうします。

image[50, 100, 0] = 1.0
image[50, 100, 1] = 0.0
image[50, 100, 2] = 0.0

なぜなら赤のRGBは(255, 0, 0)でこれを0~1のスケールに直すと(1.0, 0.0, 0.0)なので。

四角形を塗りつぶす関数fill_rectangle

応用として座標を指定して、そこを中心に指定したサイズの正方形で塗りつぶす関数をNumpyだけで定義してみましょう。条件を簡単にするために正方形のサイズは奇数限定とします。

import numpy as np

def fill_rectangle(image_array, center_x, center_y, fill_size, color):
    assert fill_size % 2 == 1
    height, width = image_array.shape[0], image_array.shape[1]
    k = (fill_size-1)//2

    diff_x, diff_y = np.zeros(fill_size**2, dtype=np.int32), np.zeros(fill_size**2, dtype=np.int32)
    indices = np.arange(fill_size**2)
    for i, d in enumerate(np.arange(-k, k+1)):
        diff_x[indices%fill_size == i] = d
        diff_y[indices//fill_size == i] = d

    xs = center_x + diff_x
    ys = center_y + diff_y
    xs[xs >= width] = width - 1
    xs[xs < 0] = 0
    ys[ys >= height] = height - 1
    ys[ys < 0] = 0

    r, g, b = color
    image_array[ys, xs, 0] = r
    image_array[ys, xs, 1] = g
    image_array[ys, xs, 2] = b
    return image_array

若干コードが長めになっていますが、diff_x, diff_yは中心座標からのオフセットです。あとは画像の幅や0を飛び越えないように打ち切り処理をしています。forループなしでも実装できると思いますよ。

さて、これを実行してみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

# 黒背景 縦100,横200
images = np.zeros((100, 200, 3))
# x=25, y=25を5pxの赤で塗る
images = fill_rectangle(images, 25, 25, 5, (1.0, 0.0, 0.0))
# x=60, y=80を7pxの緑で塗る
images = fill_rectangle(images, 60, 80, 7, (0.0, 1.0, 0.0))
# x=90, y=90を45pxの青で塗る
images = fill_rectangle(images, 90, 90, 45, (0.0, 0.0, 1.0))
plt.imshow(images)
plt.axis("off")
plt.show()

青の箱に注目。枠外にはみ出していてもちゃんと頭打ちできているのがわかりますね。



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