Matplotlib 에서 BboxImage 생성하기

소개

이 랩에서는 Matplotlib 에서 BboxImage 를 생성하는 방법을 배웁니다. BboxImage 는 경계 상자 (bounding box) 에 따라 이미지를 배치하는 데 사용될 수 있습니다. 텍스트를 사용하여 BboxImage 를 생성하는 방법과 각 컬러맵 (colormap) 에 대한 BboxImage 를 생성하는 방법을 보여드리겠습니다.

VM 팁

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학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

필요한 라이브러리 임포트

이 튜토리얼에 필요한 라이브러리를 임포트하는 것으로 시작합니다. matplotlib.pyplot, numpy, BboxImage, Bbox 및 TransformedBbox가 필요합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.image import BboxImage
from matplotlib.transforms import Bbox, TransformedBbox

텍스트를 사용하여 BboxImage 생성

텍스트를 사용하여 BboxImage 를 생성하는 것으로 시작합니다. text() 메서드를 사용하여 text 객체를 생성하고 이를 ax1 객체에 추가합니다. 그런 다음 add_artist() 메서드를 사용하여 BboxImage 객체를 생성합니다. 텍스트의 경계 상자를 얻기 위해 text 객체의 get_window_extent 메서드를 BboxImage 생성자에 전달합니다. 또한 이미지를 생성하기 위해 (1, 256) 모양의 1 차원 배열을 BboxImage 생성자의 data 매개변수에 전달합니다.

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)

txt = ax1.text(0.5, 0.5, "test", size=30, ha="center", color="w")
ax1.add_artist(
    BboxImage(txt.get_window_extent, data=np.arange(256).reshape((1, -1))))

각 컬러맵에 대한 BboxImage 생성

다음으로, 각 컬러맵에 대한 BboxImage 를 생성합니다. plt.colormaps 메서드를 사용하여 모든 컬러맵의 목록을 생성하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 컬러맵 목록을 반복하는 for 루프를 생성합니다. 각 컬러맵에 대해 divmod() 메서드를 사용하여 ix 및 iy 위치를 계산합니다. 그런 다음 Bbox.from_bounds() 메서드를 사용하여 Bbox 객체를 생성합니다. 경계 상자를 생성하기 위해 ix, iy, dx 및 dy 값을 Bbox.from_bounds() 메서드에 전달합니다. 그런 다음 Bbox 객체와 ax2.transAxes 객체를 사용하여 TransformedBbox 객체를 생성합니다. 마지막으로 add_artist() 메서드를 사용하여 BboxImage 객체를 생성합니다. 컬러맵으로 이미지를 생성하기 위해 TransformedBbox 객체를 BboxImage 생성자에 전달합니다.

cmap_names = sorted(m for m in plt.colormaps if not m.endswith("_r"))

ncol = 2
nrow = len(cmap_names) // ncol + 1

xpad_fraction = 0.3
dx = 1 / (ncol + xpad_fraction * (ncol - 1))

ypad_fraction = 0.3
dy = 1 / (nrow + ypad_fraction * (nrow - 1))

for i, cmap_name in enumerate(cmap_names):
    ix, iy = divmod(i, nrow)
    bbox0 = Bbox.from_bounds(ix*dx*(1+xpad_fraction),
                             1 - iy*dy*(1+ypad_fraction) - dy,
                             dx, dy)
    bbox = TransformedBbox(bbox0, ax2.transAxes)
    ax2.add_artist(
        BboxImage(bbox, cmap=cmap_name, data=np.arange(256).reshape((1, -1))))

플롯 표시

마지막으로, show() 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.

plt.show()

요약

이 랩에서는 Matplotlib 에서 BboxImage 를 생성하는 방법을 배웠습니다. 텍스트가 있는 BboxImage 와 각 컬러맵에 대한 BboxImage 를 생성했습니다. 이 지식을 사용하여 다양한 경계 상자 (bounding box) 와 컬러맵을 가진 이미지를 생성할 수 있습니다.