Python中具有抗锯齿的光栅化算法答案

【问题标题】：Rasterization algorithms with anti-aliasing in PythonPython中具有抗锯齿的光栅化算法
【发布时间】：2022-01-22 14:15:06
【问题描述】：

我有矢量图形。（在我的第一种情况下，它是epigraph of a function，它的公式是给定的。所以它是一个轮廓由parametric curve 给出的形状。）

我想用anti-aliasing rasterize 这张图片。所以我想要光栅图形，即一个 numpy 数组。我想以低级别的方式获得这个数组，避免使用用于带有绘图轴等的面向对象的交互式 GUI 可视化的库。我只想要一个数组。做类似Y,X=np.ogrid(...) 然后picture = Y>f(X) 的唯一问题是它没有抗锯齿。（请注意，模糊二进制图片比一个好的专用抗锯齿算法更糟糕。）如何在 Python 中使用抗锯齿进行光栅化，而不需要任何过度杀伤的以 GUI 为中心的库？

【问题讨论】：

考虑查找一些教程、论文和文档。你试图避免的图书馆可能有关于这个主题的有价值的信息。例如，您还可以在不触发 UI 的情况下将 matplotlib 图形生成为图像。
@MadPhysicist 我猜你的意思是matplotlib backends。也许matplotlib 的一些低级部分可以调用，它们甚至没有考虑绘制anything (like spines) 的开销，除了图像本身，而不是考虑它并决定隐藏它左右。

标签： python image numpy image-processing rasterizing

【解决方案1】：

如果曲线由隐式方程 F(x,y)=0 给出，则计算每个像素四个角处的函数值。如果符号相同，则像素完全在外部或内部。如果符号不同，由角和沿边缘的点形成的多边形内函数消失的区域（仅通过线性插值找到这些）会告诉您背景色和前景色的混合（alpha 混合系数）。

追踪多边形并不难：遍历正方形的四个边，并按照遇到它们的顺序保持正顶点和零点。你会从三角形变成六边形。面积由鞋带公式求得。

参数函数的情况有点困难。您需要找到曲线与网格线的交点，并在遍历的所有单元格中执行面积估计。为此，将曲线绘制为多段线（这称为展平），然后将多段线用水平线切割，然后再用垂直线切割。

【讨论】：

谢谢！有没有这样做的图书馆？使用库是可以的，而不是像考虑绘制 extra stuff such as spines and labels 然后决定隐藏它的选项那样有不必要的开销。
@root：在这种情况下，我会使用大脑而不是图书馆。