Как обновить окно imshow () matplotlib в интерактивном режиме?
Я работаю над некоторым алгоритмом компьютерного зрения, и я хотел бы показать, как изменяется массив numpy на каждом шаге.
Теперь работает то, что если у меня есть простой imshow( array ) в конце моего кода, окно отображает и показывает окончательное изображение.
- Интерактивный Python: не может заставить `% lprun` работать, хотя line_profiler импортирован правильно
- Импорт модуля Spyder
- как обновить spyder на anaconda
- virtualenv IPython в Spyder не работает
- как заставить python spyder распознавать внешние пакеты на MacOS X?
- загрузка ошибки с помощью nltk.download ()
Однако то, что я хотел бы сделать, это обновить и отобразить окно imshow при изменении изображения на каждой итерации.
Так, например, я бы хотел:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time array = np.zeros( (100, 100), np.uint8 ) for i in xrange( 0, 100 ): for j in xrange( 0, 50 ): array[j, i] = 1 #_show_updated_window_briefly_ plt.imshow( array ) time.sleep(0.1)
Проблема в том, что таким образом окно Matplotlib не активируется, только после завершения всего вычисления.
Я пробовал как родной matplotlib, так и pyplot, но результаты те же. Для построения команд я нашел переключатель .ion() , но здесь он не работает.
Q1. Каков наилучший способ непрерывного отображения обновлений в массиве numpy (на самом деле это изображение с оттенком серого uint8)?
Q2. Можно ли это сделать с помощью функции анимации, например, в примере с динамическим изображением ? Я хотел бы вызвать функцию внутри цикла, поэтому я не знаю, как это сделать с помощью функции анимации.
2 Solutions collect form web for “Как обновить окно imshow () matplotlib в интерактивном режиме?”
Вам не нужно называть imshow все время. Гораздо быстрее использовать метод set_data объекта:
myobj = imshow(first_image) for pixel in pixels: addpixel(pixel) myobj.set_data(segmentedimg) draw()
draw() должен убедиться, что бэкэнд обновляет изображение.
ОБНОВЛЕНИЕ: ваш вопрос был значительно изменен. В таких случаях лучше задать другой вопрос. Вот способ решить второй вопрос:
Анимация Matplotlib касается только одного возрастающего размера (времени), поэтому ваш двойной цикл не будет делать. Вам нужно преобразовать индексы в один индекс. Вот пример:
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation nx = 150 ny = 50 fig = plt.figure() data = np.zeros((nx, ny)) im = plt.imshow(data, cmap='gist_gray_r', vmin=0, vmax=1) def init(): im.set_data(np.zeros((nx, ny))) def animate(i): xi = i // ny yi = i % ny data[xi, yi] = 1 im.set_data(data) return im anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=nx * ny, interval=50)
Я реализовал удобный сценарий, который вам подходит. Попробуйте здесь
Пример, который рисует динамическую синусоидальную волну:
import numpy as np def redraw_fn(f, axes): amp = float(f) / 3000 f0 = 3 t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001) s = amp * np.sin(2 * np.pi * f0 * t) if not redraw_fn.initialized: redraw_fn.l, = axes.plot(t, s, lw=2, color='red') redraw_fn.initialized = True else: redraw_fn.l.set_ydata(s) redraw_fn.initialized = False videofig(100, redraw_fn)