使图透明与彩色背景

Question

我有点情况。我需要的是一个黑色背景的情节，在黑色背景上绘制了几个白色圆圈。

我设法使用以下代码执行此操作：

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, aspect = "equal", axisbg = "black")
ax.add_artist(plt.Circle((0., 0., .5), color =   "white")) 

plt.xlim(-5, 5)
plt.ylim(-5, 5)

fig.savefig("test.png", dpi = 300)

plt.show()

这会产生以下结果：

现在，我想做的是让这张图片透明化。所以这意味着只有白圈应该变得透明。您可能已经能够看到问题，因为如果我设置transparent = True。黑色背景自动变得透明，我失去了黑色的颜色。

我尝试的另一件事是不在transparent = True中设置savefig，而是在alpha = 0.中实际设置选项plt.Circle。这使得白色圆圈实际上是透明的，这是最终目标。但是，因为它是透明的，所以我留下了整个黑色背景。有什么想法可以解决这个问题吗？

总结一下我的目标：

我想保存图中的透明版本，其中白色圆圈是透明的，而黑色部分则不是。

我知道我可以使用inkscape和gimp之类的不同程序来创建我想要的内容。但是，由于我需要执行其他操作，我确实需要在python中执行此操作。

谢谢！

Answer 1

编辑3：

已经澄清了基本问题是：

如何把黑＆amp;＆amp;透明＆＃39;在imshow生成的matplotlib图像前掩码？ 掩模应由先前绘制的黑色和暗色的matplotlib产生。白人。

以下代码通过访问和混合图形rgba位图来演示此功能：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as mlab


def get_rgba_bitmap(fig):
    fig.canvas.draw()
    tab = fig.canvas.copy_from_bbox(fig.bbox).to_string_argb()
    ncols, nrows = fig.canvas.get_width_height()
    return np.fromstring(tab, dtype=np.uint8).reshape(nrows, ncols, 4)

def black_white_to_black_transpa(rgba):
    rgba[:, :, 3] = 255 - rgba[:, :, 0]
    rgba[:, :, 0:3] = 0

def over(rgba1, rgba2):
    if rgba1.shape != rgba2.shape:
        raise ValueError("rgba1 and rgba2 shall have same size")
    alpha = np.expand_dims(rgba1[:, :, 3] / 255., 3)
    rgba =  np.array(rgba1 * alpha + rgba2 * (1.-alpha), dtype = np.uint8)
    return rgba[:, :, 0:3]


# fig 1)
fig1 = plt.figure(facecolor = "white")
fig1.set_dpi(300)
ax1 = fig1.add_subplot(1, 1, 1, aspect = "equal", axisbg = "black")
ax1.add_artist(plt.Circle((0., 0., .5), color =   "white")) 
ax1.set_xlim(-5, 5)
ax1.set_ylim(-5, 5)
bitmap_rgba1 = get_rgba_bitmap(fig1)
black_white_to_black_transpa(bitmap_rgba1)

# fig 2
fig2 = plt.figure(facecolor = "white")
fig2.set_dpi(300)
delta = 0.025
ax2 = fig2.add_subplot(1, 1, 1, aspect = "equal", axisbg = "black")
ax2.set_xlim(-5, 5)
ax2.set_ylim(-5, 5)
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
Z = Z2-Z1  # difference of Gaussians
im = ax2.imshow(Z, interpolation='bilinear', cmap=cm.jet,
                origin='lower', extent=[-5, 5, -5, 5],
                vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max())
bitmap_rgba2 = get_rgba_bitmap(fig2)    

# now saving the composed figure 
fig = plt.figure()
fig.patch.set_alpha(0.0) 
ax = fig.add_axes([0., 0., 1., 1.])
ax.patch.set_alpha(0.0) 
ax.imshow(over(bitmap_rgba1, bitmap_rgba2))
plt.axis('off')
fig.savefig("test_transpa.png", dpi=300)

plt.show()

，并提供：

我测试了你的初始光子测试用例，图片质量似乎没问题

现在，如果你想让数字背景透明：

• 将fig1背景设置为＆＃39; white＆＃39;即fig1 = plt.figure(facecolor='white')，因为白色在传递给black_white_to_black_transpa
时会变得透明
• 将fig2背景设置为透明fig2.patch.set_alpha(0.0)，因为它将被存储而不会修改为bitmap_rgba2
• 最后，在bitmap_rgba1函数内混合bitmap_rgba2和over时，请注意alpha通道（参见下面的可能修改）

def over(rgba1, rgba2):
    if rgba1.shape != rgba2.shape:
        raise ValueError("rgba1 and rgba2 shall have same size")
    alpha1 = np.expand_dims(rgba1[:, :, 3] / 255., axis=3)
    alpha2 = np.expand_dims(rgba2[:, :, 3] / 255., axis=3)
    alpha = 1. - (1.-alpha1) * (1.-alpha2)
    C1 = rgba1[:, :, 0:3]
    C2 = rgba2[:, :, 0:3]
    C = (alpha1 * C1 + (1-alpha1) * alpha2 * C2) / alpha
    rgba =  np.empty_like(rgba1, dtype = np.uint8)
    rgba[:, :, 0:3] = C
    rgba[:, :, 3] = 255 * alpha[:, :, 0]
    return rgba

最后（？）编辑： 似乎to_string_argb返回的数组与imshow预期的数组（rgb通道的顺序）之间存在不一致。一种可能的解决方案是将ax.imshow(over(bitmap_rgba1, bitmap_rgba2))更改为：

over_tab = over(bitmap_rgba1, bitmap_rgba2)
over_tab[:, :, 0:3] = over_tab[:, :, ::-1][:, :, 1:4]
ax.imshow(over_tab)

Answer 2

用彩条遮挡的圆圈

色彩映射可以有一个alpha通道，因此如果您的数据位于显示为圆形与非圆形的高值和低值的网格上，则这些值中的一组可以是透明的。

这仅适用于使用transparent关键字以编程方式保存图形时;不是来自Python图像窗口。

从其中一个matplotlib画廊示例开始（在gimp中，我可以剪切和粘贴片段，透明度是正确的）：

# plot transparent circles with a black background
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
from matplotlib.cm import Greys


dark_low = ((0., 1., 1.),
         (.3, 1., 0.),
         (1., 0., 0.))

cdict = {'red':  dark_low,

     'green': dark_low,

     'blue': dark_low}

cdict3 = {'red':  dark_low,

     'green': dark_low,

     'blue': dark_low,

     'alpha': ((0.0, 0.0, 0.0),
               (0.3, 0.0, 1.0),
               (1.0, 1.0, 1.0))
    }

greys = LinearSegmentedColormap('Greys', cdict)
plt.register_cmap(cmap=greys)

dropout_high = LinearSegmentedColormap('Dropout', cdict3)
plt.register_cmap(cmap = dropout_high)

# Make some illustrative fake data:

x = np.arange(0, np.pi, 0.1)
y = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.cos(X) * np.sin(Y) * 10

# Make the figure:

plt.figure()
plt.subplot(1,3,1)
plt.imshow(Z, cmap=Greys)
plt.title('Smooth\ncolorbar')
plt.colorbar()
plt.subplot(1,3,2)
plt.imshow(Z, cmap=greys)
plt.title('Linear\ncolorbar')
plt.colorbar()
plt.subplot(1,3,3)
plt.imshow(Z, cmap = dropout_high)
plt.title('Alpha crops\n colorbar')
plt.colorbar()
plt.savefig('dropout_cmap', transparent=True)

作为另一个图像的图层。有趣的是，带alpha通道的颜色条没有透明度。这似乎是一个错误。

Answer 3

这可能不是您正在寻找的答案，但它可以提供您想要的图片！我想你想要填充圆圈外的区域！（s）黑色并保持背景透明，而不是相反。计算单个圆的边界并使用fill_between是微不足道的。为多个圈子做这件事可能会比较棘手！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, aspect = "equal", )

# A Circle
xy=(1,1); r=3

# more points is smoother
xdata=np.linspace(-5,5,1001)
ydata=np.linspace(-5,5,1001)

# circle edges (top and bottom)
c1=np.sqrt((xy[0]**2-xdata**2)+r**2)+xy[1]
c2=-np.sqrt((xy[0]**2-xdata**2)+r**2)+xy[1]

c1=np.where(np.isnan(c1),xy[0],c1)
c2=np.where(np.isnan(c2),xy[0],c2)

ax.fill_between(xdata,5,c1,color='black')
ax.fill_between(xdata,-5,c2,color='black')

plt.xlim(-5, 5)
plt.ylim(-5, 5)

fig.savefig("test.png", dpi = 300, transparent=True)

Transparent circle with center 1,1 and radius 3