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import numpy as np
def apply_binary_mask_to_color(base_image,color,mask):
"""
二値マスクを使用して、画像の一部を別の画像にコピーする。
Args:
base_image (np.ndarray): コピー先の画像。
paste_image (np.ndarray): コピー元の画像。
mask (np.ndarray): 二値マスク画像。
Returns:
np.ndarray: マスクを適用した画像。
"""
# TODO check all shape
#print_numpy(base_image)
#print_numpy(paste_image)
#print_numpy(mask)
if mask.ndim == 2:
condition = mask == 255
else:
condition = mask[:,:,0] == 255
base_image[condition] = color
return base_image
def apply_binary_mask_to_image(base_image,paste_image,mask):
"""
二値マスクを使用して、画像の一部を別の画像にコピーする。
Args:
base_image (np.ndarray): コピー先の画像。
paste_image (np.ndarray): コピー元の画像。
mask (np.ndarray): 二値マスク画像。
Returns:
np.ndarray: マスクを適用した画像。
"""
# TODO check all shape
#print_numpy(base_image)
#print_numpy(paste_image)
#print_numpy(mask)
if mask.ndim == 2:
condition = mask == 255
else:
condition = mask[:,:,0] == 255
base_image[condition] = paste_image[condition]
return base_image
def pil_to_numpy(image):
return np.array(image, dtype=np.uint8)
def extruce_points(points,index,ratio=1.5):
"""
indexのポイントをratio倍だけ、点群の中心から、外側に膨らます。
"""
center_point = np.mean(points, axis=0)
if index < 0 or index > len(points):
raise ValueError(f"index must be range(0,{len(points)} but value = {index})")
point1 =points[index]
print(f"center = {center_point}")
vec_to_center = point1 - center_point
return vec_to_center*ratio + center_point
def bulge_polygon(points, bulge_factor=0.1,isClosed=True):
"""
ポリゴンの辺の中間に点を追加し、外側に膨らませる
ndarrayを返すので注意
"""
# 入力 points を NumPy 配列に変換
points = np.array(points)
# ポリゴン全体の重心を求める
center_point = np.mean(points, axis=0)
#print(f"center = {center_point}")
new_points = []
num_points = len(points)
for i in range(num_points):
if i == num_points -1 and not isClosed:
break
p1 = points[i]
#print(f"p{i} = {p1}")
# 重心から頂点へのベクトル
#vec_to_center = p1 - center_point
# 辺のベクトルを求める
mid_diff = points[(i + 1) % num_points] - p1
mid = p1+(mid_diff/2)
#print(f"mid = {mid}")
out_vec = mid - center_point
# 重心からのベクトルに bulge_vec を加算
new_point = mid + out_vec * bulge_factor
new_points.append(p1)
new_points.append(new_point.astype(np.int32))
return np.array(new_points)
# image.shape rgb are (1024,1024,3) use 1024,1024 as 2-dimensional
def create_2d_image(shape):
grayscale_image = np.zeros(shape[:2], dtype=np.uint8)
return grayscale_image |