Изображение

matplotlib.image

Модуль image поддерживает базовые операции загрузки, изменения масштаба и отображения изображений.

class matplotlib.image.AxesImage(ax, cmap=None, norm=None, interpolation=None, origin=None, extent=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=False, **kwargs)

Базы: matplotlib.image._ImageBase

интерполяция и cmap по умолчанию соответствуют настройкам rc

cmap — экземпляр colors.Colormap, norm — экземпляр colors.Normalize для сопоставления яркости с диапазоном 0-1

extent — оси данных (слева, справа, снизу, сверху) для привязки графиков изображений к графикам данных. По умолчанию метки пикселей обозначаются нумерацией строк и столбцов с нуля.

Дополнительные параметры kwargs — свойства matplotlib.artist

get_cursor_data(event)

Получить данные курсора для заданного события

get_extent()

Получить область изображения: слева, справа, снизу, сверху

get_window_extent(renderer=None)

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)

set_extent(extent)

extent — оси данных (слева, справа, снизу, сверху) для построения графиков изображений

Это обновляет ax.dataLim и, если используется автомасштабирование, устанавливает viewLim так, чтобы изображение плотно прилегало к нему, независимо от dataLim. Состояние автомасштабирования не меняется, поэтому за ним последующее ax.autoscale_view повторно выполнит автомасштабирование в соответствии с dataLim.

class matplotlib.image.BboxImage(bbox, cmap=None, norm=None, interpolation=None, origin=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=False, interp_at_native=True, **kwargs)

Базы: matplotlib.image._ImageBase

Класс Image, размер которого определяется заданной областью bbox.

cmap — экземпляр colors.Colormap, norm — экземпляр colors.Normalize для сопоставления яркости с диапазоном 0-1

interp_at_native — флаг, определяющий, должно ли применяться интерполяция, когда изображение отображается в своём собственном разрешении. Общее применение этого случая — отображение изображения для примечаний; оно обрабатывается аналогично Photoshop (интерполяция используется только при отображении изображения в разрешении, отличном от собственного).

kwargs — необязательный список ключевых аргументов Artist

contains(mouseevent)

Проверка, произошло ли событие мыши внутри изображения.

get_transform()

get_window_extent(renderer=None)

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)

class matplotlib.image.FigureImage(fig, cmap=None, norm=None, offsetx=0, offsety=0, origin=None, **kwargs)

Базы: matplotlib.image._ImageBase

cmap — экземпляр colors.Colormap, norm — экземпляр colors.Normalize для сопоставления яркости с диапазоном 0-1

kwargs — необязательный список ключевых аргументов Artist

get_extent()

Получить область изображения: слева, справа, снизу, сверху

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)

set_data(A)

Установить массив изображения.

zorder = 0

class matplotlib.image.NonUniformImage(ax, **kwargs)

Базы: matplotlib.image.AxesImage

kwargs идентичны тем, что для AxesImage, за исключением того, что «nearest» и «bilinear» — единственные поддерживаемые варианты «interpolation».

get_extent()

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)

set_array(*args)

set_cmap(cmap)

set_data(x, y, A)

Установить сетку для центров пикселей и значения пикселей.

x и y — монотонные одномерные массивы длиной N и M соответственно, определяющие центры пикселей

соответственно, определяющие центры пикселей

A — массив (M, N) или masked array значений для сопоставления с цветовой схемой,

или массив (M, N, 3) RGB, или (M, N, 4) RGBA.

set_filternorm(s)

set_filterrad(s)

set_interpolation(s)

set_norm(norm)

class matplotlib.image.PcolorImage(ax, x=None, y=None, A=None, cmap=None, norm=None, **kwargs)

Базы: matplotlib.image.AxesImage

Построение графика в стиле pcolor с нерегулярной прямоугольной сеткой.

Используется модифицированный исходный код для нерегулярных изображений, применяется pcolorfast для соответствующего типа сетки.

cmap по умолчанию соответствует настройкам rc

cmap — экземпляр colors.Colormap, norm — экземпляр colors.Normalize для сопоставления яркости с диапазоном 0-1

Дополнительные параметры kwargs — свойства matplotlib.artist

get_cursor_data(event)

Получить данные курсора для заданного события

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False)

set_array(*args)

set_data(x, y, A)

Установить сетку для границ прямоугольника и значения данных.

x и y — монотонные одномерные массивы длиной N+1 и M+1 соответственно, определяющие границы прямоугольника. Если None, они будут созданы как равномерные массивы от 0 до N и 0 до M соответственно.

соответственно, определяющие границы прямоугольника.

A — массив (M,N) или masked array значений для сопоставления с цветовой схемой,

или массив (M,N,3) RGB, или (M,N,4) RGBA.

matplotlib.image.composite_images(images, renderer, magnification=1.0)

Объединить несколько изображений RGBA в одно. Изображения объединяются в порядке их появления в списке images.

Параметры:	images : список изображений Каждый должен иметь метод make_image. Для каждого изображения can_composite должен возвращать True, хотя это не проверяется этой функцией. Каждое изображение должно иметь чисто аффинное преобразование без сдвига. renderer : экземпляр RendererBase magnification : float Дополнительное увеличение, применяемое для используемого рендеринга.
Возвращаемое значение:	tuple : изображение, смещение_x, смещение_y Возвращает кортеж: изображение: массив numpy того же типа, что и входные изображения. смещение_x, смещение_y: смещение изображения (слева, снизу) на выходном графике.

matplotlib.image.imread(fname, format=None)

Чтение изображения из файла в массив.

fname может быть строковым путём, допустимым URL или объектом Python-подобного файла. Если используется объект файла, он должен быть открыт в двоичном режиме.

Если format задан, будет пытаться прочитать файл указанного типа, в противном случае тип определяется из имени файла. Если ничего не может быть определено, используется PNG.

Значение возврата — массив numpy.array. Для черно-белых изображений возвращаемый массив — MxN. Для RGB-изображений значение возврата — MxNx3. Для RGBA-изображений — MxNx4.

matplotlib может напрямую читать только PNG, но если установлена библиотека PIL, она будет использоваться для загрузки изображения и возврата массива (если возможно), который можно использовать с imshow(). Обратите внимание, что строки URL могут не быть совместимы с PIL. Обратитесь к документации PIL для получения дополнительной информации.

matplotlib.image.imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, origin=None, dpi=100)

Сохранение массива как изображения в файл.

Доступные форматы вывода зависят от используемого бэкенда.

Параметры:

fname : строка или объект файла Строка пути к имени файла или объект Python-подобного файла. Если format равен None и fname является строкой, формат вывода определяется из расширения имени файла. arr : массив Массив MxN (яркость), MxNx3 (RGB) или MxNx4 (RGBA). vmin, vmax: [ None | скаляр ] vmin и vmax устанавливают масштабирование цвета для изображения, фиксируя значения, которые отображаются цветовой схемой в пределы цветов. Если vmin или vmax равны None, это предел определяется минимальным/максимальным значением arr. cmap : matplotlib.colors.Colormap, необязательно Например, cm.viridis. Если None, по умолчанию используется image.cmap rcParam. format : строка Одно из расширений файлов, поддерживаемых активным бэкендом. Большинство бэкендов поддерживают png, pdf, ps, eps и svg. origin : [ ‘верх’ | ‘низ’ ] Указывает, находится ли (0, 0) индекс массива в левом верхнем или левом нижнем углу осей. По умолчанию соответствует значению image.origin rcParam. dpi : целое число DPI для сохранения в метаданных файла. Это не влияет на разрешение выходного изображения.

matplotlib.image.pil_to_array(pilImage)

Загрузка изображения PIL и возвращение его как массива numpy.

Чёрно-белые изображения возвращаются как массивы (M, N). RGB-изображения возвращаются как массивы (M, N, 3). RGBA-изображения возвращаются как массивы (M, N, 4).

matplotlib.image.thumbnail(infile, thumbfile, scale=0.1, interpolation='bilinear', preview=False)

создать миниатюру изображения в файле infile с именем выходного файла thumbfile.

infile изображение – файл должен быть PNG или Pillow-читаемым, если у вас

установлена Pillow

thumbfile

имя файла миниатюры

scale

коэффициент масштабирования для миниатюры

interpolation

схема интерполяции, используемая при ресемплировании

preview

если True, будет использоваться стандартный бэкэнд (предположительно бэкэнд графического интерфейса), который отобразит график, если вызовется show(). Если False, будет использован чистый бэкэнд изображений в зависимости от расширения, ‘png’->FigureCanvasAgg, ‘pdf’->FigureCanvasPdf, ‘svg’->FigureCanvasSVG

См. примеры/misc/image_thumbnail.py.

Миниатюра изображения

Значение возврата — экземпляр фигуры, содержащий миниатюру