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