#??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:繪制不同形狀的圖，n和r控制了形狀的復雜程度，其中n控制復雜的邊長數目，r控制每一個邊長的復雜程度
????:param?n:?變異的邊長數目
????:param?r:?對于圓的擾動程度
????:return:
????‘‘‘

????N?=?n*3?+1?#?圖像的角點數目

????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）????????#?將圖像反相
????mask?=?cv2.Canny（mask0255）????????#?使用canny算子將邊緣值全部二值化為255，這樣使用射線法找到
????cv2.imwrite（savenamemask）

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

def?random_panning（imgthim