Python如何将坐标转换为二值掩码 基于numpy或scikit-image实现

完全不需要依赖OpenCV，直接使用scikit-image内置的多边形绘制接口即可实现，填充规则和plt.fill完全一致，输出就是仅含0/1的numpy数组。

核心实现逻辑 #

• 按目标尺寸初始化全0的掩码数组，注意numpy数组维度顺序为(高度, 宽度)，你需要的35×75尺寸对应shape为(35,75)
• 对多边形顶点坐标做尺度映射，让坐标范围匹配掩码的像素坐标区间
• 调用skimage.draw.polygon获取多边形覆盖的所有像素索引，将对应位置的掩码值置为1

可直接运行的示例代码 #

对应你提供的随机多边形测试场景，代码如下：

import numpy as np
from skimage.draw import polygon

# 和示例保持相同随机种子，生成一致的多边形顶点
np.random.seed(1)
x = np.random.uniform(-100, 100, 4)
y = np.random.uniform(-100, 100, 4)

# 初始化目标尺寸的全0二值掩码
mask_h, mask_w = 35, 75
mask = np.zeros((mask_h, mask_w), dtype=np.uint8)

# 坐标映射：将[-100, 100]范围的原始坐标映射到掩码像素坐标范围
# x对应掩码的宽度（列）方向，y对应掩码的高度（行）方向
x_pixel = (x + 100) / 200 * (mask_w - 1)
y_pixel = (y + 100) / 200 * (mask_h - 1)

# 提取多边形覆盖的像素索引，填充掩码
rr, cc = polygon(y_pixel, x_pixel, shape=(mask_h, mask_w))
mask[rr, cc] = 1

使用说明 #

• 最终生成的mask就是仅包含0和1的numpy数组，用plt.imshow(mask)绘制可验证填充效果和plt.fill完全一致
• 如果你的JSON标注里的坐标本身就是像素级坐标，不需要做上述示例里的坐标映射，直接将标注的y（行方向）、x（列方向）坐标传入polygon函数即可
• 传入polygon的顶点顺序和传给plt.fill的顺序保持完全一致，即可保证填充效果无偏差
• 如果需要布尔类型掩码，初始化掩码时将dtype改为bool即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Petr