在图像中求多边形区域内平均值（python）

bitmap是网络求出的分数图，

_box是多边形位置坐标。

（1）先求出box所在的最小外接矩形位置（xmin, ymin, ymin, ymax）;

（2）生成此外接矩形大小的mask；

（3）为了在此mask填充box多边形，需要将box移动到左上角；

（4）在bitmap裁剪对应的外接矩形，再与mask对应起来求均值。

def box_score_fast(bitmap, _box):
    """
    在bitmap分数图上，求多边形box位置上的平均值。
    Args:
        bitmap: score map
        _box: loc. (num, 2). 字符轮廓点集： [[x,y], [x,y], ...]
                    eg. [[166 963], [171 979], [488 968], [479 956], [178 955]]

    Returns:

    """
    h, w = bitmap.shape[:2]
    box = _box.copy()
    xmin = np.clip(np.floor(box[:, 0].min()).astype(np.int32), 0, w - 1)  # 左上
    xmax = np.clip(np.ceil(box[:, 0].max()).astype(np.int32), 0, w - 1)
    ymin = np.clip(np.floor(box[:, 1].min()).astype(np.int32), 0, h - 1)  # 右下
    ymax = np.clip(np.ceil(box[:, 1].max()).astype(np.int32), 0, h - 1)

    mask = np.zeros((ymax - ymin + 1, xmax - xmin + 1), dtype=np.uint8)  # box大小的mask，此时mask左上边坐标是(0,0)
    box[:, 0] = box[:, 0] - xmin  # box位置整体向左平移
    box[:, 1] = box[:, 1] - ymin  # box位置整体向上平移。这样box的位置也是相对于(0,0)开始的。
    cv2.fillPoly(mask, box.reshape(1, -1, 2).astype(np.int32), 1)  # 在mask图上box位置填充1.
    return cv2.mean(bitmap[ymin:ymax + 1, xmin:xmax + 1], mask)[0]  # roi bitmap + mask

参考：mmocr/models/textdet/postprocess/utils.py