在 Matplotlib 中创建 BboxImage

简介

在本实验中，你将学习如何在 Matplotlib 中创建一个 BboxImage。BboxImage 可用于根据边界框定位图像。我们将展示如何创建带有文本的 BboxImage 以及如何为每个颜色映射创建 BboxImage。

虚拟机使用提示

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如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们将立即为你解决问题。

导入必要的库

我们首先导入本教程所需的必要库。我们将需要matplotlib.pyplot、numpy、BboxImage、Bbox和TransformedBbox。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

创建带文本的 BboxImage

我们首先创建一个带文本的 BboxImage。我们使用text()方法创建一个text对象，并将其添加到ax1对象中。然后，我们使用add_artist()方法创建一个BboxImage对象。我们将text对象的get_window_extent方法传递给BboxImage构造函数，以获取文本的边界框。我们还将形状为 (1, 256) 的一维数组传递给BboxImage构造函数的data参数，以创建一个图像。

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))))

为每个颜色映射创建一个 BboxImage

接下来，我们为每个颜色映射创建一个 BboxImage。我们首先使用plt.colormaps方法创建一个所有颜色映射的列表。然后，我们创建一个for循环，遍历颜色映射列表。对于每个颜色映射，我们使用divmod()方法计算ix和iy位置。然后，我们使用Bbox.from_bounds()方法创建一个Bbox对象。我们将ix、iy、dx和dy值传递给Bbox.from_bounds()方法以创建边界框。然后，我们使用Bbox对象和ax2.transAxes对象创建一个TransformedBbox对象。最后，我们使用add_artist()方法创建一个BboxImage对象。我们将TransformedBbox对象传递给BboxImage构造函数，以创建一个带有颜色映射的图像。

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))))

显示绘图

最后，我们使用show()方法显示绘图。

plt.show()

总结

在本实验中，你学习了如何在 Matplotlib 中创建 BboxImage。我们创建了一个带文本的 BboxImage 以及为每个颜色映射创建了一个 BboxImage。你可以运用这些知识来创建具有不同边界框和颜色映射的图像。