Tutorial de Camadas de Imagens com Python Matplotlib

Introdução

Este é um tutorial passo a passo sobre como sobrepor imagens usando alpha blending com Python Matplotlib.

Dicas para a VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Importar as bibliotecas necessárias e definir uma função

Importe as bibliotecas necessárias e defina uma função para criar a primeira imagem.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def func3(x, y):
    return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-(x**2 + y**2))

Definir as variáveis x e y

Defina as variáveis x e y para criar a meshgrid.

dx, dy = 0.05, 0.05
x = np.arange(-3.0, 3.0, dx)
y = np.arange(-3.0, 3.0, dy)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

Definir o extent e criar a primeira imagem

Defina o extent e crie a primeira imagem usando a função imshow.

extent = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)
Z1 = np.add.outer(range(8), range(8)) % 2  ## chessboard
im1 = plt.imshow(Z1, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest',
                 extent=extent)

Criar a segunda imagem

Crie a segunda imagem usando a função func3 e a função imshow.

Z2 = func3(X, Y)
im2 = plt.imshow(Z2, cmap=plt.cm.viridis, alpha=.9, interpolation='bilinear',
                 extent=extent)

Exibir a imagem final

Use a função show para exibir a imagem final.

plt.show()

Resumo

Este tutorial forneceu um guia passo a passo sobre como sobrepor imagens usando alpha blending com Python Matplotlib. O processo envolveu a definição das variáveis necessárias, a criação da primeira e segunda imagens e a exibição da imagem final.