使图像输入到绘图中的范围 - Python

Question

我想知道我是否可以“缩放”图像输入以绘制到图中的范围。 更清楚的是，这就是我需要的：

我有一个基于间隔为-1..1的函数生成的400 * 400图像。所以，我做翻译来保存这些数据，如下所示：

x = Utils.translate(pos_x, 0, self.width, -1, 1)
y = Utils.translate(pos_y, 0, self.height, -1, 1)
data = Utils.map_position_to_function(x, y)

即，首先我将其位置映射到我的范围，然后根据这个“新位置”计算de f（x，y）并保存数据。

问题是，稍后，我必须在功能范围内表示图像轮廓。 所以，我有一个400 * 400的图像，我必须在一个范围为-1..1的图中表示。

这非常有效：

import pylab as plt

im = plt.array(Image.open('Mean.png').convert('L'))
plt.figure()
plt.contour(im, origin='image')
plt.axis('equal')

但我找不到让x / y轴在-1..1

范围内的方法

我试过了：

row = np.linspace(-1,1,0.25)
X,Y = np.meshgrid(row,row)
Z = plt.array(Image.open('Mean.png').convert('L'))
plt.contour(X,Y,Z)

但它不起作用，它使感觉不起作用，但我不知道我怎么能做我想要的。我有关于此图像中的数据的信息，所以我也尝试做这两种方法：

# 1
plt.figure()
row = np.linspace(-1,1,0.25)
X,Y = np.meshgrid(row,row)
Z = ImageMedia[Utils.translate(X, 400, 400, -1, 1), Utils.translate(Y, 400, 400, -1, 1)]
plt.contour(X,Y,Z)

# 2
im = plt.array(Image.open('Mean.png').convert('L'))
plt.figure()
plt.contour(im, origin='image')
v = [-1, 1, -1, 1]
plt.axis(v)

哪个也不起作用。

非常感谢任何帮助。 感谢。

Answer 1

你可以使用extent kwarg：

简单地做到这一点

im = ax.imshow(data, ..., extent=[-1, 1, -1, 1])

（doc）它也适用于contour，contourf等。

例如：

fig, ax2 = plt.subplots(1, 1)

im = rand(400, 400)
ax2.imshow(im, interpolation='none', extent=[-1, 1, -1, 1])

另一种处理此问题的方法是，如果您确实不想使用extent并让您的生活更轻松，那么请在格式化程序中插入缩放因子：

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

fig, ax2 = plt.subplots(1, 1)

im = rand(400, 400)
ax2.imshow(im, interpolation='none', origin='bottom')

nbins = 5
scale_factor = .5
form_fun = lambda x, i, scale_factor=scale_factor: '{:.3f}'.format(scale_factor * x)
ax2.get_xaxis().set_major_formatter(FuncFormatter(form_fun))
ax2.get_yaxis().set_major_formatter(FuncFormatter(form_fun))
ax2.get_xaxis().get_major_locator().set_params(nbins=nbins)
ax2.get_yaxis().get_major_locator().set_params(nbins=nbins)

Answer 2

我实际上编写了一个代码来自己做类似的事情，因为它对许多科学应用程序都有影响。我碰巧在检查stackoverflow时调整了那些代码，所以这是你的幸运日....下面是一个函数，用于在轴上绘制带有适当刻度标记的图像。

def plotmap(mapx, mapy, mymap,flipx=False, nt=4):
   '''plots a map (mymap) with specified axes (mapx, mapy) and number of ticks (nt)'''
   nx=len(mapx)
   ny=len(mapy)

   mymap=mymap[:,::-1] #flip y axis (make start from lower left, rather than upper)
   if(flipx): #flip x-axis (useful in some applications (e.g. west longitude))
     mymap=mymap[::-1,:]

   pl.imshow(mymap.transpose()) #plot an image map.. but contour could work too
   pl.colorbar()
   if(flipx):
     mapx=mapx[::-1]
   myxticks=pl.arange(mapx[0],mapx[-1], (mapx[-1]-mapx[0])/nt) #picks appropriate tick marks
   myyticks=pl.arange(mapy[-1],mapy[0], -(mapy[-1]-mapy[0])/nt)
   for i in range(nt):
     myxticks[i]=round(myxticks[i],3) #makes the ticks pretty by lopping off insignificant figures
     myyticks[i]=round(myyticks[i],3)
   pl.xticks(range(0, nx, nx/nt), myxticks) #plots ticks at corresponding coordinates
   pl.yticks(range(0, ny, ny/nt), myyticks)

这将绘制一个图像，然后在运行此函数将轮廓重叠到正确的轴线化地图上之后使用contour(im)将是相当简单的，尽管您必须小心轴以确保他们按照你想要的方式翻转......