Python 产生任意形状的封闭图形，并将封闭区域赋值

#  coding  --utf8

from matplotlib.path import Path
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
import os
import scipy.ndimage
def draw_random_shape（savenamen=8r=0.7）:
    ‘‘‘
    TODO:绘制不同形状的图，n和r控制了形状的复杂程度，其中n控制复杂的边长数目，r控制每一个边长的复杂程度
    :param n: 变异的边长数目
    :param r: 对于圆的扰动程度
    :return:
    ‘‘‘

    N = n*3 +1 # 图像的角点数目

    angles = np.linspace（02*np.piN）
    codes = np.full（NPath.CURVE4）
    codes[0] = Path.MOVETO

    verts = np.stack（（np.cos（angles）np.sin（angles）））.T*（2*r*np.random.random（N）+1-r）[:None]
    verts[-1:] = verts[0:]
    path = Path（vertscodes）
    fig = plt.figure（）
    ax = fig.add_subplot（111）
    path = patches.PathPatch（pathfacecolor=‘none‘lw=1）
    ax.add_patch（path）
    ax.set_xlim（np.min（verts） * 1.1 np.max（verts） * 1.1）
    ax.set_ylim（np.min（verts） * 1.1 np.max（verts） * 1.1）
    ax.axis（‘off‘）
    plt.savefig（savename）
    mask = cv2.imread（savename）
    mask = mask[::0]
    mask = cv2.bitwise_not（mask）        # 将图像反相
    mask = cv2.Canny（mask0255）        # 使用canny算子将边缘值全部二值化为255，这样使用射线法找到
    cv2.imwrite（savenamemask）

def img_resize（imgimg_shape）:
    imgnew = cv2.resize（img img_shape interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4）
    return imgnew

def random_panning（imgthim