如何在Python中将480x600图像中的矩形ROI转换为多边形ROI

你当前的矩形ROI通过上下左右四个边界参数定义，要改成多边形ROI，需从参数定义、约束条件、ROI绘制逻辑三个维度调整，具体操作如下：

1. 修改ROI参数定义 #

矩形的四个边界无法描述多边形形态，需直接定义多边形的顶点坐标列表，每个顶点以(y, x)（对应图像的行、列，符合多数图像处理库的坐标系规则）格式表示，示例代码如下：

import numpy as np

# 定义多边形顶点，按顺时针/逆时针顺序排列以保证闭合
poly_vertices = np.array([
    (150, 180),
    (150, 400),
    (200, 400),
    (200, 250),
    (180, 180)
], dtype=np.int32)

2. 更新约束条件 #

原矩形的边界大小约束不再适用，需针对多边形特性添加校验逻辑：

# 校验顶点数量：多边形至少需要3个顶点
if len(poly_vertices) < 3:
    raise ValueError("多边形ROI至少需要3个顶点")

# 校验顶点坐标是否在图像范围内（假设cleaned为原始图像）
max_y, max_x = cleaned.shape[:2]
for (y, x) in poly_vertices:
    if y < 0 or y >= max_y or x < 0 or x >= max_x:
        raise ValueError("多边形顶点坐标超出图像范围")

3. 修改ROI图像创建逻辑 #

原代码仅初始化了空图像，需添加多边形填充逻辑，以下提供两种实现方式：

方式一：使用OpenCV填充 #

import cv2

# 初始化与原始图像同尺寸、同类型的全黑图像
image = np.zeros(cleaned.shape, dtype=cleaned.dtype)
# 填充多边形区域（彩色图像用(255,255,255)，灰度图像用255）
fill_color = (255, 255, 255) if len(cleaned.shape) == 3 else 255
cv2.fillPoly(image, [poly_vertices], color=fill_color)

方式二：使用scikit-image填充 #

from skimage.draw import polygon

# 初始化空图像
image = np.zeros(cleaned.shape, dtype=cleaned.dtype)
# 拆分顶点的y、x坐标
y_coords, x_coords = zip(*poly_vertices)
# 获取多边形区域的像素索引并填充
rr, cc = polygon(y_coords, x_coords, cleaned.shape)
image[rr, cc] = 255

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20003920