[英]Plotting 2d slices of 3d data in python (preferably using matplotlib)
[英]Using matplotlib to scroll through 2D slices of overlapping 3D images
我有这段代码,它非常适合滚动 3D numpy 数组的 2D 切片。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
class IndexTracker(object):
def __init__(self, ax, X):
self.ax = ax
ax.set_title('use scroll wheel to navigate images')
self.X = X
rows, cols, self.slices = X.shape
self.ind = self.slices // 2
self.im = ax.imshow(self.X[:, :, self.ind], cmap="gray")
self.update()
def onscroll(self, event):
print("%s %s" % (event.button, event.step))
if event.button == 'up':
self.ind = (self.ind + 1) % self.slices
else:
self.ind = (self.ind - 1) % self.slices
self.update()
def update(self):
self.im.set_data(self.X[:, :, self.ind])
self.ax.set_ylabel('slice %s' % self.ind)
self.im.axes.figure.canvas.draw()
def plot3d(image):
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
tracker = IndexTracker(ax, image)
fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', tracker.onscroll)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
img = np.array([[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [1, 1, 1], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]]])
plot3d(img)
我想拥有相同的功能,但要同时滚动两个大小相同的 3D numpy 数组。 其中一个阵列应以一定程度的不透明度和不同的配色方案显示,以便可以同时检查两个阵列。 无需滚动,对于 2D 切片,这可以轻松实现:
img1 = np.array([[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [1, 1, 1], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]]])
img2 = np.array([[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]],
[[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]],
[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]]])
plt.imshow(img1[:, :, 1], cmap="gray")
plt.imshow(img2[:, :, 1], cmap="jet", alpha=0.25)
plt.show()
我尝试扩展 IndexTracker 类以接受第二个 3D 数组并使用 imshow() 显示每个卷的一个切片(具有相同的索引)。 此外,它旨在使用 set_data() 更新每个滚动事件上显示的图像。 然而,这并没有成功。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class IndexTracker(object):
def __init__(self, ax, X, Y):
self.ax = ax
self.X = X
self.Y = Y
_, _, self.slices = X.shape
self.ind = self.slices // 2
self.im = ax.imshow(self.X[:, :, self.ind], cmap="gray")
self.im = ax.imshow(self.Y[:, :, self.ind], cmap="jet", alpha=0.25)
self.update()
def onscroll(self, event):
print("%s %s" % (event.button, event.step))
if event.button == 'up':
self.ind = (self.ind + 1) % self.slices
else:
self.ind = (self.ind - 1) % self.slices
self.update()
def update(self):
self.im.set_data(self.X[:, :, self.ind])
self.im.set_data(self.Y[:, :, self.ind])
self.ax.set_ylabel('slice %s' % self.ind)
self.im.axes.figure.canvas.draw()
def plot3d(image1, image2):
image1 = np.rot90(image1, k=-1)
image2 = np.rot90(image2, k=-1)
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
tracker = IndexTracker(ax, image1, image2)
fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', tracker.onscroll)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
img1 = np.array([[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [1, 1, 1], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]]])
img2 = np.array([[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]],
[[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]],
[[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]]])
plot3d(img1, img2)
您对如何使用 matplotlib 解决给定问题有任何想法吗? 理想情况下,通过扩展包含 IndexTracker 类的第一个代码片段。
编辑:将第二张图像作为参数添加到 plot3d() 调用
令人高兴的是,如果您分别跟踪两个Axes.imshow
对象(由plt.imshow
返回),那么 matplotlib 将为您处理图像的分层。 然后,您可以单独对这些中的每一个使用 set_data。 这样做时,您需要为每个图像保留相同的颜色图和 alpha 值,您可以使用im.to_rgba
和im.get_alpha
的组合来完成此操作。 以下是您需要对您的班级进行的修改,以实现此功能:
class IndexTracker(object):
def __init__(self, ax, X, Y):
...
self.im1 = ax.imshow(self.X[:, :, self.ind], cmap="gray")
self.im2 = ax.imshow(self.Y[:, :, self.ind], cmap="jet", alpha=.25)
...
def update(self):
im1_data = self.im1.to_rgba(self.X[:, :, self.ind], alpha=self.im1.get_alpha())
im2_data = self.im2.to_rgba(self.Y[:, :, self.ind], alpha=self.im2.get_alpha())
self.im1.set_data(im1_data)
self.im2.set_data(im2_data)
...
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