Was ist der effizienteste Weg, um eine nicht-rechteckige ROI eines Bildes in OpenCV auszuwählen?

Question

Ich möchte eine binäre Bildmaske erstellen, die nur Einsen und Nullen in Python enthält. Die Region of Interest (weiß) ist nicht rechteckig, definiert durch 4 Eckpunkte und sieht beispielsweise wie folgt aus:

In meinem Ansatz berechne ich zunächst die Liniengleichung der oberen und unteren ROI-Grenze und dann I Überprüfen Sie für jedes Maskenelement, ob es kleiner oder größer als die Boarder ist. Der Code funktioniert, aber viel zu langsam. Eine 2000 x 1000-Maske benötigt bis zu 4 Sekunden für die Verarbeitung meiner Maschine.

from matplotlib import pyplot as plt 
import cv2 
import numpy as np 
import time 

def line_eq(line): 
    """input: 
      2 points of a line 
     returns: 
      slope and intersection of the line 
    """ 
    (x1, y1), (x2, y2) = line 
    slope = (y2 - y1)/float((x2 - x1)) 
    intersect = int(slope * (-x1) + y1) 

    return slope,intersect 

def maskByROI(mask,ROI): 
    """ 
     input: 
      ROI: with 4 corner points e.g. ((x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)) 
      mask: 
     output: 
      mask with roi set to 1, rest to 0 

    """ 


    line1 = line_eq((ROI[0],ROI[1])) 
    line2 = line_eq((ROI[2],ROI[3])) 

    slope1 = line1[0] 
    intersect1 = line1[1] 

    #upper line 
    if slope1>0: 
     for (x,y), value in np.ndenumerate(mask): 
       if y > slope1*x +intersect1: 
        mask[x,y] = 0 
    else: 
     for (x,y), value in np.ndenumerate(mask): 
       if y < slope1*x +intersect1: 
        mask[x,y] = 0 
    #lower line 
    slope2 = line2[0] 
    intersect2 = line2[1] 
    if slope2<0: 
     for (x,y), value in np.ndenumerate(mask): 
       if y > slope2*x +intersect2: 
        mask[x,y] = 0 
    else: 
     for (x,y), value in np.ndenumerate(mask): 
       if y < slope2*x +intersect2: 
        mask[x,y] = 0 

    return mask 



mask = np.ones((2000,1000)) 

myROI = ((750,0),(900,1000),(1000,1000),(1500,0)) 

t1 = time.time() 
mask = maskByROI(mask,myROI) 
t2 = time.time() 

print "execution time: ", t2-t1 


plt.imshow(mask,cmap='Greys_r') 
plt.show() 

Was ist eine effizientere Möglichkeit, eine Maske wie diese zu erstellen?

Gibt es ähnliche Lösungen für nicht rechteckige Formen, die von numpy, OpenCV oder einer ähnlichen Bibliothek bereitgestellt werden?

Answer 1

Zeichnen Sie die Maske mit fillPoly:

mask = np.ones((1000, 2000))        # (height, width) 
myROI = [(750, 0), (900, 1000), (1000, 1000), (1500, 0)] # (x, y) 
cv2.fillPoly(mask, [np.array(myROI)], 0) 

Diese ~ 1ms nehmen sollte.