Python matplotlib imshow很慢

Question

我想使用imshow显示图像文件。它是1600x1200灰度图像，我发现matplotlib使用float32来解码值。加载图像大约需要2秒钟，我想知道是否有任何方法可以加快图像速度。关键是我不需要高分辨率图像，我只想标记某些点并将图像绘制为背景。所以，

• 第一个问题：这样的图像或2秒是一个很好的表现 我可以加快吗？
• 第二个问题：如果表现良好，我该怎样才能完成这个过程 通过降低分辨率更快。重点：我还是想要 最终将图像拉伸到1600x1200像素。

我的代码：

import matplotlib
import numpy

plotfig     = matplotlib.pyplot.figure()
plotwindow  = plotfig.add_subplot(111)
plotwindow.axis([0,1600,0,1200])
plotwindow.invert_yaxis() 
img = matplotlib.pyplot.imread("lowres.png")
im  = matplotlib.pyplot.imshow(img,cmap=matplotlib.cm.gray,origin='centre')
plotfig.set_figwidth(200.0)
plotfig.canvas.draw()
matplotlib.pyplot.show()

这就是我想要做的。现在，如果保存在lowres.png中的图片的分辨率较低，为1600x1200（即400x300），则会显示在上角。如何将其缩放到1600x1200像素？ 如果我运行这个程序，慢速部分来自下面的canvas.draw（）命令。有没有办法加快这个命令？

提前谢谢！

根据您的建议我已更新到最新版本的matplotlib

  

版本1.1.0svn，结帐8988

我还使用以下代码：

img = matplotlib.pyplot.imread(pngfile)
img *= 255
img2 = img.astype(numpy.uint8)
im  = self.plotwindow.imshow(img2,cmap=matplotlib.cm.gray, origin='centre')

仍然需要大约2秒才能显示图像...还有其他想法吗？

只是添加：我找到了以下功能

zoomed_inset_axes

因此原则上matplotlib应该能够完成任务。还可以用“缩放”方式绘制图片......

Answer 1

数据的大小与最终图像的像素尺寸无关。

由于您说您不需要高分辨率图像，因此可以通过对数据进行下采样来更快地生成图像。如果您的数据采用numpy数组的形式，那么快速而肮脏的方法是将每个nth列和行与data[::n,::n]一起使用。

您可以使用fig.set_size_inches和plt.savefig的{​​{1}}参数控制输出图像的像素尺寸：

dpi

Answer 2

只要只需要显示低分辨率图像，我就找到了解决方案。可以使用

行来完成

im  = matplotlib.pyplot.imshow(img,cmap=matplotlib.cm.gray, origin='centre',extent=(0,1600,0,1200))

其中，extent-parameter告诉matplotlib绘制该范围内的数字。如果使用分辨率较低的图像，则会大大加快处理速度。然而，如果有人知道更多的技巧可以让这个过程更快，以便以更快的速度使用更高的分辨率，那将会很棒。

感谢所有想到我的问题的人，感谢进一步的评论！

Answer 3

您可以通过在matplotlibrc文件中添加以下行来禁用imshow的默认插值（通常位于〜/ .matplotlib / matplotlibrc）：

  

image.interpolation：none

结果是渲染速度更快，图像更清晰。