Python Numpy：基于形状角点选择辅助形状

我使用numpy索引已经有一段时间了。但我只需要选择基本的形状，如或

然而，我现在需要能够选择更多的任意形状，我找不到一个好方法来做到这一点。理想情况下，我希望能够给出一个角落列表，并选择这些角落中包含的所有索引。我们可以假设给定的形状是凸的

例如，给定一个填充了形状为（10,10）的零的数组，通过尝试将角点（（2,2）、（6,3）、（4,8）和（7,9））内的值设置为1，这将返回类似的掩码

  [[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
   [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
   [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]

现在的问题之一是，这个问题通常没有唯一的解决方案，但对我来说，选择一个合理的解决方案就足够了。然而，我想不出用numpy做这件事的方法，因为只有基本的片段和清晰的数学方程似乎得到了支持

---

有人遇到过这样的挑战吗？我必须使用更传统的python进行循环吗？

无可否认，这是一个丑陋的解决方案，但是如何通过OpenCV从多边形生成一个二进制掩码进行选择并使用该掩码呢

import cv2
import numpy as np

corners = np.asarray([(2,2), (6,3), (4,8), (7,9)])

target = np.zeros([10,10])
mask = cv2.fillPoly(np.zeros_like(target, dtype=np.uint8), [corners], 255).astype(bool)

target[mask] = 1

生成：

>>> target
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0.]], dtype=float32)

注意：我正在按照您给出的顺序使用拐角。对于OpenCV，多边形中的点按顺序解释（因此我的输出和你的输出之间的形状不同）。相应地重新排列角点，以精确获得所需的形状（例如，顺时针方向）

注意（2）：我将您的角点解释为（x，y），而不是（行，列），因为在问题中没有指定，OpenCV对点使用（x，y）约定（而numpy使用（行，列））

---

要生成所需的输出，请交换角点的坐标并按如下方式重新排列它们：

corners = np.asarray([(2,2), (6,3), (7,9), (4,8) ])[:,(1,0)]

通过此项（以及上述代码），您可以获得：

>>> target
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)