Matplotlib TextPath | Python 图像操作

简介

Matplotlib TextPath 是一个模块，用于创建描绘文本字符轮廓的路径。生成的路径可用于多种用途，例如作为图像的裁剪路径。在本实验中，你将学习如何使用 TextPath 模块为图像创建和自定义文本路径。

虚拟机使用提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到“笔记本”标签，以访问 Jupyter Notebook 进行练习。

有时，你可能需要等待几秒钟让 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，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。

安装Matplotlib

在开始之前，你的环境中必须安装Matplotlib。你可以通过在终端中运行以下命令，使用pip进行安装：

pip install matplotlib

导入所需库

首先，导入创建TextPath所需的库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.cbook import get_sample_data
from matplotlib.image import BboxImage
from matplotlib.offsetbox import (AnchoredOffsetbox, AnnotationBbox, AuxTransformBox)
from matplotlib.patches import PathPatch, Shadow
from matplotlib.text import TextPath
from matplotlib.transforms import IdentityTransform

创建一个路径裁剪图像补丁

创建一个PathClippedImagePatch对象来绘制文本路径的图像。使用以下代码创建一个PathClippedImagePatch对象：

class PathClippedImagePatch(PathPatch):
    def __init__(self, path, bbox_image, **kwargs):
        super().__init__(path, **kwargs)
        self.bbox_image = BboxImage(
            self.get_window_extent, norm=None, origin=None)
        self.bbox_image.set_data(bbox_image)

    def set_facecolor(self, color):
        super().set_facecolor("none")

    def draw(self, renderer=None):
        self.bbox_image.set_clip_path(self._path, self.get_transform())
        self.bbox_image.draw(renderer)
        super().draw(renderer)

创建一个偏移框

使用AuxTransformBox创建一个偏移框，以添加PathClippedImagePatch对象。使用以下代码创建偏移框：

offsetbox = AuxTransformBox(IdentityTransform())
offsetbox.add_artist(p)

创建一个锚定偏移框

使用AnnotationBbox创建一个锚定偏移框，以添加偏移框并设置其位置。使用以下代码创建锚定偏移框：

ao = AnchoredOffsetbox(loc='upper left', child=offsetbox, frameon=True,
                           borderpad=0.2)
ax1.add_artist(ao)

添加另一文本

使用PathPatch向图像中添加另一文本。使用以下代码添加另一文本：

for usetex, ypos, string in [
            (False, 0.25, r"textpath supports mathtext"),
            (True, 0.05, r"textpath supports \TeX"),
    ]:
        text_path = TextPath((0, 0), string, size=20, usetex=usetex)

        p1 = PathPatch(text_path, ec="w", lw=3, fc="w", alpha=0.9)
        p2 = PathPatch(text_path, ec="none", fc="k")

        offsetbox2 = AuxTransformBox(IdentityTransform())
        offsetbox2.add_artist(p1)
        offsetbox2.add_artist(p2)

        ab = AnnotationBbox(offsetbox2, (0.95, ypos),
                            xycoords='axes fraction',
                            boxcoords="offset points",
                            box_alignment=(1., 0.),
                            frameon=False,
                            )
        ax1.add_artist(ab)

显示图像

使用以下代码显示最终图像：

ax1.imshow([[0, 1, 2], [1, 2, 3]], cmap=plt.cm.gist_gray_r,
               interpolation="bilinear", aspect="auto")
plt.show()

总结

在本实验中，你学习了如何使用Matplotlib的TextPath模块为图像创建和定制文本路径。按照本实验中概述的步骤，你可以创建具有自定义文本路径的图像，这些图像可用于各种目的。

使用 Matplotlib 自定义文本路径

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