Изображение

matplotlib.image

Модуль image поддерживает основные операции по загрузке, масштабированию и отображению изображений.

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

Базовые классы: matplotlib.image._ImageBase

Интерполяция и cmap по умолчанию используют настройки rc.

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

extent — координаты осей данных (левый, правый, нижний, верхний) для корректного отображения изображений вместе с графиками данных. По умолчанию метки пикселей соответствуют индексам строк и столбцов (начиная с нуля).

Дополнительные параметры — свойства matplotlib.artist.

get_cursor_data(event) [исходный код]: Получение данных курсора для данного события.

get_extent() [исходный код]: Получение области изображения: левый, правый, нижний, верхний.

get_window_extent(renderer=None) [исходный код]

Получение области осей в пространстве отображения. Подклассы должны переопределять для включения в вычисление области "tight". По умолчанию возвращает пустую область в точке 0, 0.

Будьте внимательны при использовании этой функции, результаты не будут обновляться, если область окна элемента изменится. Область может измениться из-за любых изменений в стеке преобразований, таких как изменение пределов осей, размера фигуры или холста (как это делается при сохранении фигуры). Это может привести к неожиданному поведению, когда интерактивные фигуры будут выглядеть нормально на экране, но будут сохранены неправильно.

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False) [исходный код]

set_extent(extent) [исходный код]

extent — координаты осей данных (левый, правый, нижний, верхний) для создания графиков изображений.

Это обновляет ax.dataLim и, если используется автоматическое масштабирование, устанавливает viewLim так, чтобы изображение точно соответствовало области, независимо от dataLim. Состояние автоматического масштабирования не изменяется, поэтому последующее ax.autoscale_view пересчитает автоматическое масштабирование 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) [исходный код]

Базовые классы: matplotlib.image._ImageBase

Класс Image, размер которого определяется заданной областью.

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

interp_at_native — флаг, определяющий, следует ли применять интерполяцию при отображении изображения в его родном разрешении. Часто используется для отображения изображения для примечаний; обрабатывается аналогично Photoshop (интерполяция используется только при отображении изображения в разрешении, отличном от родного).

kwargs — необязательный список ключевых аргументов Artist.

contains(mouseevent) [исходный код]: Проверка, произошло ли событие мыши внутри изображения.

get_transform() [исходный код]: Возвращает экземпляр Transform, используемый этим элементом.

get_window_extent(renderer=None) [исходный код]

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False) [исходный код]

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

Базовые классы: 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() [исходный код]: Получение области изображения: левый, правый, нижний, верхний.

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False) [исходный код]

set_data(A) [исходный код]: Установка массива изображения.

zorder = 0

class matplotlib.image.NonUniformImage(ax, **kwargs) [source]

Базы: matplotlib.image.AxesImage

Ключевые слова аналогичны тем, которые используются для AxesImage, за исключением того, что поддерживаются только параметры 'nearest' и 'bilinear' для 'interpolation'.

get_extent() [source]: Получить область изображения: слева, справа, снизу, сверху

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False) [source]

set_array(*args) [source]

Сохранено для обратной совместимости — используйте set_data вместо него

ПРИНИМАЕТ: массив numpy A или изображение PIL

set_cmap(cmap) [source]

Установить цветовую карту для данных яркости

ПРИНИМАЕТ: цветовую карту или зарегистрированное имя цветовой карты

set_data(x, y, A) [source]

Установить сетку для центров пикселей и значений пикселей.

x и y — монотонные одномерные массивы длиной N и M соответственно, задающие центры пикселей: соответственно, задающие центры пикселей
A — массив (M,N) или массив значений с маской для сопоставления с цветовой шкалой, или массив (M,N,3) RGB, или массив (M,N,4) RGBA.: для сопоставления с цветовой шкалой, или массив (M,N,3) RGB, или массив (M,N,4) RGBA.

set_filternorm(s) [source]

Установить, должна ли нормализовать веса функция сглаживания — см. справку по imshow

ПРИНИМАЕТ: 0 или 1

set_filterrad(s) [source]

Установить радиус фильтра сглаживания, применимый только к некоторым схемам интерполяции — см. справку по imshow

ПРИНИМАЕТ: положительное число с плавающей точкой

set_interpolation(s) [source]

Параметры:	`s : str, None` Либо 'nearest', 'bilinear', или `None`.

set_norm(norm) [source]

Установить экземпляр нормализации.

Параметры:	`norm : Normalize`

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

Базы: matplotlib.image.AxesImage

Построение графика в стиле pcolor с нерегулярной прямоугольной сеткой.

Использует вариацию исходного кода нерегулярного изображения и используется pcolorfast для соответствующего типа сетки.

cmap по умолчанию соответствует его настройке rc

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

Дополнительные ключевые слова — свойства matplotlib.artist

get_cursor_data(event) [source]: Получить данные курсора для данного события

make_image(renderer, magnification=1.0, unsampled=False) [source]

set_array(*args) [source]

Сохранено для обратной совместимости — используйте set_data вместо него

ПРИНИМАЕТ: массив numpy A или изображение PIL

set_data(x, y, A) [source]

Установить сетку для границ прямоугольника и значений данных.

x и y — монотонные одномерные массивы длиной N+1 и M+1 соответственно, задающие границы прямоугольника. Если None, они будут созданы как равномерные массивы от 0 до N и от 0 до M соответственно.: соответственно, задающие границы прямоугольника. Если None, они будут созданы как равномерные массивы от 0 до N и от 0 до M соответственно.
A — массив (M,N) или массив значений с маской для сопоставления с цветовой шкалой, или массив (M,N,3) RGB, или массив (M,N,4) RGBA.: для сопоставления с цветовой шкалой, или массив (M,N,3) RGB, или массив (M,N,4) RGBA.

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

Компонует несколько изображений RGBA в одно. Изображения компонуются в порядке их появления в списке images.

Параметры:

Параметры:	`images : list of Images` Каждый из них 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 : RendererBase instance` `magnification : float` Дополнительное увеличение, которое нужно применить для используемого рендерера.
Возвращает:	`tuple : image, offset_x, offset_y` Возвращает кортеж: изображение: массив numpy того же типа, что и входные изображения. смещение_x, смещение_y: смещение изображения (слева, снизу) на выходном графике.

images : list of Images: Каждый из них 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 : RendererBase instance
magnification : float: Дополнительное увеличение, которое нужно применить для используемого рендерера.

Возвращает:

tuple : image, offset_x, offset_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) [source]

Чтение изображения из файла в массив.

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

Если format задан, будет попытка прочитать файл указанного типа, в противном случае формат определяется по имени файла. Если ничего не может быть определено, используется PNG.

Возвращаемое значение — массив numpy.array. Для изображений в оттенках серого возвращаемый массив — MxN. Для изображений RGB — MxNx3. Для изображений RGBA — MxNx4.

matplotlib может только изначально читать PNG, но если установлен PIL, он будет использовать его для загрузки изображения и возвращать массив (если это возможно), который может использоваться с imshow(). Обратите внимание, что строки URL могут не быть совместимы с PIL. См. документацию PIL для получения дополнительной информации.

END_OF_DOCUMENT_MARKER

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

Сохранить массив в файл изображения.

Доступные форматы вывода зависят от используемого бэкэнда.

Параметры:

Параметры:	`fname : str or file-like` Строка пути к имени файла или объект Python-подобный файлу. Если format имеет значение None и fname — строка, формат вывода определяется из расширения имени файла. `arr : array-like` Массив MxN (яркость), MxNx3 (RGB) или MxNx4 (RGBA). vmin, vmax: [ None \| скаляр ] vmin и vmax устанавливают масштабирование цвета изображения, фиксируя значения, которые отображаются на пределы цветовой карты. Если vmin или vmax имеют значение None, этот предел определяется по минимальному и максимальному значениям в arr. `cmap : matplotlib.colors.Colormap, optional` Например, `cm.viridis`. Если `None`, по умолчанию используется значение `image.cmap` rcParam. `format : str` Одно из расширений файлов, поддерживаемых активным бэкэндом. Большинство бэкэндов поддерживают png, pdf, ps, eps и svg. `origin : [ 'upper' \| 'lower' ]` Указывает, находится ли `(0, 0)` индекс массива в верхнем левом или нижнем левом углу осей. По умолчанию используется значение `image.origin` rcParam. `dpi : int` DPI для хранения в метаданных файла. Это не влияет на разрешение выходного изображения.

fname : str or file-like: Строка пути к имени файла или объект Python-подобный файлу. Если format имеет значение None и fname — строка, формат вывода определяется из расширения имени файла.
arr : array-like: Массив MxN (яркость), MxNx3 (RGB) или MxNx4 (RGBA).
vmin, vmax: [ None | скаляр ]: vmin и vmax устанавливают масштабирование цвета изображения, фиксируя значения, которые отображаются на пределы цветовой карты. Если vmin или vmax имеют значение None, этот предел определяется по минимальному и максимальному значениям в arr.
cmap : matplotlib.colors.Colormap, optional: Например, cm.viridis. Если None, по умолчанию используется значение image.cmap rcParam.
format : str: Одно из расширений файлов, поддерживаемых активным бэкэндом. Большинство бэкэндов поддерживают png, pdf, ps, eps и svg.
origin : [ 'upper' | 'lower' ]: Указывает, находится ли (0, 0) индекс массива в верхнем левом или нижнем левом углу осей. По умолчанию используется значение image.origin rcParam.
dpi : int: DPI для хранения в метаданных файла. Это не влияет на разрешение выходного изображения.

matplotlib.image.pil_to_array(pilImage) [source]

Загрузить изображение PIL и вернуть его как массив numpy.

Изображения в оттенках серого возвращаются в виде массивов (M, N). Изображения RGB возвращаются в виде массивов (M, N, 3). Изображения RGBA возвращаются в виде массивов (M, N, 4).

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

Создать миниатюру изображения в infile с именем выходного файла thumbfile.

infile файл изображения — должен быть PNG или Pillow-совместимым, если у вас: установлен Pillow
thumbfile: имя файла миниатюры
scale: коэффициент масштабирования для миниатюры
interpolation: схема интерполяции, используемая при повторном образце
preview: если True, используется по умолчанию бэкэнд (предположительно пользовательский интерфейс), который отобразит рисунок, если show() вызывается. Если False, будет использован чистый бэкэнд изображения в зависимости от расширения, 'png'->FigureCanvasAgg, 'pdf'->FigureCanvasPdf, 'svg'->FigureCanvasSVG

См. примеры/misc/image_thumbnail.py.

Миниатюра изображения

Возвращаемое значение — экземпляр фигуры, содержащей миниатюру.