【614】矢量数据转栅格数据(cv2.fillPoly/cv2.polylines)

参考：http://geojson.io（geojson直接显示）

参考：geojson、shp文件互转

参考：cv2.fillConvexPoly()与cv2.fillPoly()填充多边形

参考：GeoJSON格式规范说明

两个主要函数说明：

cv2.fillPoly()

cv2.polylines()

1. 像素点转为 polygon 填充

　　将带经纬度的 polygon 矢量数据转为指定像素点的栅格数据。

　　方法如下：

首先通过计算原始 geotiff 数据的每个像素点对应的经纬度偏移
获取左上角经纬度
通过相对值，可以获取 polygon 的每个顶点对应的相对像素点
然后通过 cv2.fillPoly() 函数可以实现矢量转栅格
参考：cv2.fillConvexPoly()与cv2.fillPoly()填充多边形
cv2.fillConvexPoly 与 cv2.fillPoly 的区别就在于，前者针对一个凸包，后者可以针对多个凸包，因此后者是需要传入凸包的 list，前者则只有一个
通过 Image.fromarray() 将数组转为图像，然后通过 .save() 可以直接保存为图片格式

举例：

import matplotlib.pyplot as plt
 
hull_arr = np.zeros((20, 20, 3), np.uint8)
cv2.fillConvexPoly(hull_arr, np.array([[4, 4], [15, 4], [15, 15], [4, 15]]), (255, 255, 255))
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()
 
hull_arr = np.zeros((20, 20, 3), np.uint8)
cv2.fillPoly(hull_arr, [np.array([[4, 4], [10, 4], [15, 15], [4, 15]])], (255, 255, 255))
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()
 
Image.fromarray(hull_arr).save("2.jpg")

或者生成灰度图：

hull_arr = np.zeros((20, 20), np.uint8)
cv2.fillConvexPoly(hull_arr, np.array([[4, 4], [15, 4], [15, 15], [4, 15]]), [255])
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()
 
hull_arr = np.zeros((20, 20), np.uint8)
cv2.fillPoly(hull_arr, [np.array([[4, 4], [10, 4], [15, 15], [4, 15]])], [255])
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()
 
Image.fromarray(hull_arr, mode="L").save("2.jpg")

　　需要注意的是，如果 polygon 之间存在相交的情况，fillPoly 会删掉重叠部分。

import numpy as np 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
hull_arr = np.zeros((1000, 1000), np.uint8)
 
cv2.fillPoly(hull_arr, 
             [np.array([[100, 100], [900, 40], [900, 900], [100, 900]]),
              np.array([[400, 400], [950, 400], [950, 950], [400, 950]])], 
             color=255)
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()

　　不过可以通过单一遍历每一个 polygon，实现重叠显示。

import numpy as np 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
hull_arr = np.zeros((1000, 1000), np.uint8)
polys = [np.array([[100, 100], [900, 40], [900, 900], [100, 900]]),
         np.array([[400, 400], [950, 400], [950, 950], [400, 950]])]
 
def fillPolyNoHoles(hull_arr, polys):
    for i in range(len(polys)):
        cv2.fillPoly(hull_arr,
                     [polys[i]],
                     color=255)
    return hull_arr
 
hull_arr = fillPolyNoHoles(hull_arr, polys) 
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()

　　通过不同的颜色设置，可以实现不同的切除操作。

import numpy as np 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
hull_arr = np.zeros((1000, 1000), np.uint8)
 
cv2.fillPoly(hull_arr, 
             [np.array([[100, 100], [900, 40], [900, 900], [100, 900]])], 
             color=255)
 
cv2.fillPoly(hull_arr, 
             [np.array([[400, 400], [950, 400], [950, 950], [400, 950]])], 
             color=0)
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()

2. 像素点转为 Polylines

参考：Python OpenCV – cv2.polylines() method

　　举例：

import numpy as np 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
hull_arr = np.zeros((1000, 1000, 3), np.uint8)
 
cv2.polylines(hull_arr, 
              [np.array([[100, 100], [900, 40], [900, 900], [100, 900]])], 
              isClosed=True, 
              color=(255, 255, 0), 
              thickness=10)
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()

import numpy as np 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
hull_arr = np.zeros((1000, 1000, 3), np.uint8)
 
cv2.fillPoly(hull_arr, 
             [np.array([[100, 100], [900, 40], [900, 900], [100, 900]])], 
             (255, 255, 255))
 
cv2.polylines(hull_arr, 
              [np.array([[100, 100], [900, 40], [900, 900], [100, 900]])], 
              isClosed=True, 
              color=(0, 0, 0), 
              thickness=30)
 
cv2.polylines(hull_arr, 
              [np.array([[100, 100], [900, 40], [900, 900], [100, 900]])], 
              isClosed=True, 
              color=(255, 255, 0), 
              thickness=10)
 
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()

3. 显示点信息

　　需要通过多次循环实现，通过 cv2.circle()来实现，并通过 radius 和 thickness 来调整显示！

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
  
hull_arr = np.zeros((1000, 1000, 3), np.uint8)
  
for pt in [[100, 100], [900, 40], [900, 900], [100, 900],[500, 500]]:
    cv2.circle(hull_arr,
                  pt,
                  radius=10,
                  color=(255, 255, 0),
                  thickness=20)
     
plt.imshow(hull_arr)
plt.show()