问题描述
我在cv2中的图像上有一个选择蒙版，我想扩展像素的选择范围，以便可以将已选择像素半径R之内的每个像素都添加到选择范围中。
我希望它的工作方式与Photoshop中的扩展功能相同。
我能想到的唯一方法是查看图像中的每个像素，如果它在选择中，则将半径R之内的每个像素更改为选择的一部分。
最大的问题是它具有运行时O（R ^ 2 *＃像素）。
这真的很慢，我知道必须有更好的方法，因为即使对于大图片，Photoshop扩展选择方法也几乎可以立即起作用。 所以我想要一种方法来更改cv2或numpy中的方法以使其更快。 （也许有一种矢量化方法，但我不知道）
解决方法
我想出了如何扩展选区的唯一问题，即选区的图像边缘可能会出现一些错误。假设您具有布尔值掩码，这实际上很简单。除非它实际上没什么大不了，但是如果掩码是代表未选定区域的零和代表选定区域的正数，掩码仍然可以工作。
def expand(selection,radius):
cop = np.copy(selection)
for x in range(-radius,radius+1):
for y in range(-radius,radius+1):
if (y==0 and x==0) or (x**2 + y**2 > radius **2):
continue
shift = np.roll(np.roll(selection,y,axis = 0),x,axis = 1)
cop += shift
return cop
这是一个效果很好的简单示例
sel = np.array([[False,False,False],\
[False,True,False]])
expand(sel,2)
这运行得更快，我也相信O（R ^ 2）相当快。它还为Photoshop扩展功能提供了类似于选择的结果。我相信唯一的区别是我的方法选择的是半径为R的圆内的像素，但是Photoshop选择的半径为R的六边形内的像素，这是可以添加到if语句中的细微差别。