easyidp.visualize.draw_backward_one_roi

easyidp.visualize.draw_backward_one_roi(proj, result_dict, buffer=40, title=None, save_as=None, show=False, color='red', alpha=0.5, dpi=72)

在所有可用图像上绘制一个ROI结果。

参数:

  • proj (easyidp.Recons) -- 3D重建项目对象

  • result_dict (dict) --

    The dictionary of one ROI backward to all images.
    e.g. {"IMG_2345": np.array([...]), "IMG_2346": np.array([])}

  • buffer (int, optional) -- 反向ROI结果周围的像素缓冲区数，默认值为40

  • title (str, optional) -- 显示在顶部的图像标题，默认值为None -> Projection on [img_name]

  • save_as (str, optional) -- 保存输出图形的文件路径，默认值为None

  • show (bool, optional) -- 是否显示（在jupyter notebook中）或弹出（在命令行中）图形，默认值为False

  • color (str, optional) -- 多边形线条颜色，默认值为'红色'

  • alpha (float, optional) -- 多边形透明度，默认值为0.5

  • dpi (int, optional) -- 生成图形的dpi，默认值为72

示例

数据准备：

>>> import easyidp as idp
>>> lotus = idp.data.Lotus()

>>> roi = idp.ROI(lotus.shp, name_field='plot_id')
>>> roi.get_z_from_dsm(lotus.metashape.dsm)

>>> ms = idp.Metashape(lotus.metashape.project, chunk_id=0)
>>> img_dict_ms = roi.back2raw(ms)

然后使用此代码显示ROI [N1W1]的结果：

>>> idp.visualize.draw_backward_one_roi(ms, img_dict_ms['N1W1'], save_as="draw_backward_one_roi.png")

它将得到如下图：

draw_backward_one_roi.png'