利用matplotlib為圖片上添加觸發(fā)事件進行交互

更新時間：2020年04月23日 14:20:12 作者：風先生

這篇文章主要介紹了利用matplotlib為圖片上添加觸發(fā)事件進行交互，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

這篇文章的目的出于實驗的需要,我需要對圖片上的部分區(qū)域做出涂抹標記,本來是選擇用opencv做交互的，但在需要進行圖像的輸出以及鼠標時間添加時，opencv出現(xiàn)錯誤。

解決方案網(wǎng)上有很多，嘗試以后依然bug，這里先做一個記錄,有時間再來處理。

錯誤報告如下:

OpenCV Error: Unspecified error (The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script) in cvShowImage, file -------src-dir-------/opencv-2.4.10/modules/highgui/src/window.cpp, line 501
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 20, in <module>
cv2.imshow('img',img)
cv2.error: -------src-dir-------/opencv-2.4.10/modules/highgui/src/window.cpp:501: error: (-2) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function cvShowImage

這里我們切換另一種解決方案，利用python的matplotlib庫完成圖像的輸出以及鼠標事件的添加。

點擊圖片，在圖像中鼠標對應位置畫點：

# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2

def on_press(event):
 if event.inaxes == None:
  print "none"
  return 
 #在鼠標的當前位置繪制一個點
 ax.scatter(event.xdata, event.ydata）
 #更新畫板
 fig.canvas.draw()

if __name__ == "__main__":
 fileN = r'./0107_1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.6279.6001.263660956768649083933159084365.bmp'
 img = cv2.imread(fileN)
 cv2.imshow('img',img)
 fig = py.figure()
 fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press) 
 ax = fig.add_subplot(121)
 ax1 = fig.add_subplot(122)
 ax.imshow(img)
 ax1.imshow(img)
 plt.axis("off")
 plt.show()

先來簡單解釋一下代碼的含義：

fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press)#在這個figure上加點擊事件，點擊后的情況在自己寫的on_press()方法里 
def on_press(event): 
  event.inaxes.figure.canvas.draw()#用于圖片刷新 
  event.x#事件的坐標用于其他按鈕點擊和figure點擊發(fā)生沖突時判斷返回 
  event.xdata,event.ydata#鼠標點擊的位置，與上面那個坐標表示形式不同

最后的輸出結(jié)果入下圖。我們得到了非常奇怪的結(jié)果，如果你自己親自動手試的話體會應該會更有體會，兩邊的圖像本來應該一樣大，但在第一次繪制點的時候，左側(cè)圖像出現(xiàn)了閃動，然后尺寸的比例突然發(fā)生了變化。

是的，圖像尺寸沒有發(fā)生變化，但尺寸的比例的確變了，這里我們要做的就是關閉自動變化的尺度比例。

if __name__ == "__main__":
 fileN = r'./0107_1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.6279.6001.263660956768649083933159084365.bmp'
 img = cv2.imread(fileN)
 cv2.imshow('img',img)
 fig = py.figure()
 fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press) 
 ax = fig.add_subplot(121)
 ax1 = fig.add_subplot(122)
 ax.imshow(img)
 ax1.imshow(img)
 #關閉自動尺度適配
 ax.set_autoscale_on(False) 
 plt.axis("off")
 plt.show()

當然，我們可以改變繪制標記的樣式：

ax.scatter(x,y,c='k',s=25,alpha=1.0,marker='o')
#T:散點的顏色
#s：散點的大小
#alpha:是透明程度

現(xiàn)在我們能夠在圖像上進行標記了，但這樣還不夠，程序需要獲取這些標記點。

實際上fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press)能夠進行自定義的多參數(shù)傳遞，如果在每次繪制的時候?qū)?shù)據(jù)保存在外部傳入的列表中，那么當畫板被銷毀時，我們就能獲取到原來所有的繪制點。

這里介紹兩種使用方法：

def on_key(event, arg1, arg2, arg3):
 pass
canvas.mpl_connect('key_press_event', lambda event: on_key(event, plt1, plt2, plt3))

和

def on_key(event, args_list):
 pass
fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', lambda event: on_key(event, [plt1, plt2, plt3]))

這里需要注意的是scatter繪制的點，實際上并沒有大小的概念，這個點實質(zhì)是一個坐標。

如果需要繪制有實際面積的圓形的標記，可以使用matplotlib.patches.Circle

具體的使用如下：

from matplotlib.patches import Circle

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cir = Circle(xy = (event.xdata, event.ydata),facecolor = 'black', edgecolor='black',radius=10, alpha=1.0) 
ax.add_patch(cir)

以上這篇利用matplotlib為圖片上添加觸發(fā)事件進行交互就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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