从numpy布尔网格中获取多边形的外部坐标

Question

我试图从一个numpy布尔网格中获取多边形的外部坐标。例如，来自（16,16）ndarray，例如以下的

[
    [False False False False False False  True  True  True  True False False False False False False],
    [False False False False False  True  True  True  True  True  True False False False False False],
    [False False False False False False False False False False  True  True False False False False],
    [False False False False False False False False False False  False True False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False],
    [False False False False False False False False False False False False False False False False]
]

如果我们绘制ndarray，它将如下所示：

我想按顺序得到以下坐标，这样我们就可以绘制这样多边形的外环，例如[(5 1), (6 0), (7 0), (8 0), (9 0), (10 1), (11 2), (11 3), (10 2), (9 1), (8 1), (7 1), (6 1)]。到目前为止我所拥有的是：

# Consider that the boolean ndarray above is called 'prediction'

import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon, Point
import matplotlib.pyplot as plt

# Get the coordinates that match the boolean polygon
(y, x) = np.where(prediction == True)

# Iterate on each of the coordinates, however my problem is that it is not aware of the contour order as it should be :/
coordinates = [Point(x_coordinate, y_coordinate) for x_coordinate, y_coordinate in itertools.izip(x, y)]
# Build the polygon out of the points
polygon = Polygon([[coordinate.x, coordinate.y] for coordinate in coordinates])

exterior_x, exterior_y = polygon.exterior.xy

# Plotting

fig = plt.figure(1, figsize=(5, 5))
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax.plot(exterior_x, exterior_y, color='#6699cc')
ax.invert_yaxis()

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(prediction)
plt.show()

问题是我正在构建不考虑顺序的多边形，因此polygon.exterior.xy的结果将创建外部环。我的方法将创建多边形的错误轮廓，例如：

但是，我无法针对此问题提出一般方法。我欢迎任何关于如何解决这个问题的建议。提前谢谢。

Answer 1

也许您可以将问题移至GIS stack exchange site。在那里你可能会得到更多的帮助。

无论如何，快速搜索会显示this anwer，建议使用rasterio库，我了解您所需要的。

根据您的情况，它可以是：

import numpy as np
import rasterio.features

# Convert your array to 0-1 integers
myarray = [[1 if t else 0 for t in row] for row in myarray]
# Build a numpy array
myarray = np.array(myarray)
# Convert the type (don't even know why this was needed in my computer, but raised exception if not converted.
myarray = myarray.astype(np.int32)

# Let the library do the magic. You should take a look at the rasterio.features.shapes output
mypols = [p[0]['coordinates'] 
                   for p in  rasterio.features.shapes(myarray)]

mypols现在是一个坐标数组，您可以轻松将其转换为shapely多边形。

谨防正确测试陌生人案件。我尝试构建一个多面，并且库将每个连接的组件作为多边形返回。幸运的是，它为每个多边形返回相关值，因此您可以根据需要发布流程。 但是，带内圈的多边形似乎处理得很好。  我不知道在这些情况下你会期望的行为是什么。

Answer 2

我使用ConvexHull，它试图找到包含所有点的最小包络，即多边形轮廓：ConvexHull with Scipy