我可以将小图像（13x12）随机添加到像素数组中吗（与我的小图像大小相同的随机像素）

Question

我有 20 个小图像（我想放在背景图像（13x12）的目标区域中。我已经用圆圈标记了我的目标区域，我有两个像素数组中的圆圈坐标。现在我想要了解如何将我的 20 个小图像随机添加到我的像素阵列中的随机区域，这些像素阵列基本上是目标区域（绘制的圆圈）。

在我的代码中，我只尝试了一张图片，如果有效，我将传递我的 20 张小图片的文件夹。

# Depencies importation

import cv2

import numpy as np

# Saving directory

saving_dir = "../Saved_Images/"

# Read the background image

bgimg = cv2.imread("../Images/background.jpg")

# Resizing the bacground image

bgimg_resized = cv2.resize(bgimg, (2050,2050))

# Read the image that will be put in the background image (exemple of 1)

# I'm just trying with one, if it works, I'll pass the folder of the 20

small_img = cv2.imread("../Images/small.jpg")

# Convert the resized background image to gray

bgimg_gray = cv2.cvtColor(bgimg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

# Convert the grayscale image to a binary image

ret, thresh = cv2.threshold(bgimg_gray,127,255,0)

# Determine the moments of the binary image

M = cv2.moments(thresh)

# calculate x,y coordinate of center

cX = int(M["m10"] / M["m00"])

cY = int(M["m01"] / M["m00"])

# Drawing the circle in the background image

circle = cv2.circle(bgimg, (cX, cY), 930, (0,0,255), 9)

print(circle) # This returns None

# Getting the coordinates of the circle

combined = bgimg[:,:,0] + bgimg[:,:,1] + bgimg[:,:,2]

rows, cols = np.where(combined >= 0)

# I have those pixels in rows and cols, but I don't know

# How to randomly put my small image in those pixel

# Saving the new image

cv2.imwrite(saving_dir+"bgimg"+".jpg", bgimg)

cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.resizeWindow("Test", 1000, 1200)

# Showing the images

cv2.imshow("image", bgimg)

# Waiting for any key to stop the program execution

cv2.waitKey(0)

在预期的结果中，小图像必须随机放置在背景图像中

Answer 1

如果您有圆的中心和半径，您可以通过theta从 中随机选择一个角度[0, 2*pi]，通过和计算相应的x和y值，cos(theta)并sin(theta)通过从 中随机选择的一些缩放因子来缩放这些值，从而轻松生成随机坐标[0, radius]。我为你准备了一些代码，见下文。我省略了你的很多代码（阅读、预处理、保存）以专注于相关部分（参见如何创建一个最小、完整和可验证的示例）。希望您可以自行将我的解决方案的主要思想集成到您的代码中。如果没有，我将提供进一步的解释。import cv2import numpy as np# (Artificial) Background image (instead of reading an actual image...)bgimg = 128 * np.ones((401, 401, 3), np.uint8)# Circle parameters (obtained somehow...)center = (200, 200)radius = 100# Draw circle in background imagecv2.circle(bgimg, center, radius, (0, 0, 255), 3)# Shape of small image (known before-hand...?)(w, h) = (13, 12)for k in range(200):    # (Artificial) Small image (instead of reading an actual image...)    smallimg = np.uint8(np.add(128 * np.random.rand(w, h, 3), (127, 127, 127)))    # Select random angle theta from [0, 2*pi]    theta = 2 * np.pi * np.random.rand()    # Select random distance factors from center    factX = (radius - w/2) * np.random.rand()    factY = (radius - h/2) * np.random.rand()    # Calculate random coordinates for small image from angle and distance factors    (x, y) = np.uint16(np.add((np.cos(theta) * factX - w/2, np.sin(theta) * factY - h/2), center))    # Replace (rather than "add") determined area in background image with small image    bgimg[x:x+smallimg.shape[0], y:y+smallimg.shape[1]] = smallimgcv2.imshow("bgimg", bgimg)cv2.waitKey(0)示例输出：警告：我没有注意，如果小图像可能会违反圆形边界。因此，必须对缩放因子添加一些额外的检查或限制。编辑：我编辑了上面的代码。考虑到以下评论，我将小图像移动了(width/2, height/2)，并相应地限制了半径比例因子，以便不违反圆形边界，无论是上/左还是下/右。之前，有可能在底部/右侧部分 ( n = 200) 中违反了边界：编辑后，应防止这种情况 ( n = 20000)：图像中红线的接触是由于线的粗细。出于“安全原因”，可以再增加 1 个像素的距离。