Handlung.äußern.IMshow

In diesem Tutorial lernen wir, wie Sie Bilddaten in Handlung mithilfe des Handlungsprotokolls anzeigen.IMshow () Funktion.

Wir werden zunächst die Funktionssyntax, die erforderlichen Parameter und den Rückgabewert diskutieren. Wir werden dann veranschaulichen, wie die Funktion verwendet wird, um Bilder anzuzeigen.

Lassen Sie uns eintauchen.

Handlung.äußern.IMshow ()

Wenn Sie Bilder in Ihren Diagrammen anzeigen müssen, verwenden Sie das Handlungsprotokoll.äußern.IMshow () Funktion. Dies kann nützlich sein, wenn Sie begleitende Informationen mit dem Code benötigen, an dem Sie arbeiten.

Sie können jedoch die Funktion verwenden, um andere Diagramme wie Heatmaps in einer Umgebung anzuzeigen.

Die Funktionssyntax ist wie gezeigt:

Handlung.äußern.IMSHOW (IMG, Zmin = None, Zmax = None, Origin = None, Labels = , x = none, y = none, Animation_Frame = Keine, facet_col = none, facet_col_wrap = none, facet_col_spacing = none, facet_row_spacing = none, color_continual_scale = Keine, color_continuous_midpoint = none, range_color = none, title = none, template = keine, width = keine, hohe = none, Aspekt = none, contrast_rescaling = none, Binary_string = Keine, Binary_backend = 'auto', Binary_Compression_Level = 4, Binary_format_backend = 'auto', Binary_Compression_level = 4, Binary_format_backend = 'auto', Binary_Compression_level = 4, Binary_format_backend = 'auto', Binary_Compression_Level = 4, Binary_formatel = 'png', text_auto = false) → Plotly.Graph_Objects._Figur.Figur

Obwohl die Funktion möglicherweise eine ziemlich komplexe Syntax aufweist, müssen Sie selten alle angegebenen Parameter verwenden.

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Parameter, mit denen Sie interagieren müssen.

1. IMG - Gibt die Bilddaten an, z. B. eine Bilddatei oder ein Array von Werten. Unterstützte Array -Formen umfassen:
   1. (M, n) - Bilddaten als Skalarwert
   2. (M, N, 3) - Bilddaten als RGB -Wert
   3. (M, N, 4) - Bilddaten als RGBA -Werte.
2. BINARY_FORMAT - Gibt das Komprimierungsformat an, mit dem die Base64 -Zeichenfolge erzeugt wird. Unterstützte Werte umfassen:
   1. 'PNG' - Verlustlose Komprimierung
   2. 'JPG' - Verlustige Komprimierung
3. Binary_Compression_Level - Gibt die PNG -Komprimierungsstufe an, die an das Backend übergeben wird, wenn das Array in eine PNG. Ein höherer Wert bedeutet eine geringere Größe der PNG -Zeichenfolge, aber mehr Zeit.
4. Breite/Höhe - Gibt die Figur -Breite und die Höhenwerte in Pixel an.

Das obige sind einige der nützlichen Parameter, mit denen Sie interagieren müssen. Beachten Sie, dass unterschiedliche Anwendungsfälle möglicherweise die anderen unterstützten Parameter verwenden müssen.

Die Funktion gibt jedoch eine Abbildung zurück, in der das Bild als Graph_Objects angezeigt wird.Figurenentyp.

Beispiel: Zeigen Sie ein RGB -Bild mit PX an.IMshow ()

Nachdem wir die Funktionssyntax untersucht haben, lassen Sie uns sehen, wie wir sie verwenden können, um etwas Praktisches auszuführen.

Das erste Beispiel, das wir uns ansehen werden, ist das Anzeigen eines RGB -Bildes. Wir können dies tun, indem wir den Code wie gezeigt ausführen:

Handlung importieren.als px ausdrücken
Numph als NP importieren
img_data = np.Array ([[[111,232,122], [200, 23, 114], [122,145,138]],
[[222,133,54], [123,54,221], [232, 122, 56]], DTYPE = NP.Uint8)
Abb = Px.IMshow (img_data)
Feige.zeigen()

Im obigen Code importieren wir zunächst die Module Plotly Express und Numpy. Als nächstes stellen wir die Bilddaten als Array von RGB -Werten an, wobei der Datentyp als NP angegeben wird.Einheit8.

Schließlich rufen wir die Funktion iMshow () auf, um das Bild aus dem bereitgestellten Array zu zeichnen. Die resultierende Abbildung ist wie gezeigt:

Beispiel 2: Bild aus der Datei anzeigen

Der häufigste Anwendungsfall der Funktion iMshow () ist das Anzeigen eines Bildes aus einer Datei. Das folgende Beispiel zeigt, wie dies mit der IMShow () -Funktion dies tun soll.

Handlung importieren.als px ausdrücken
von Skimage Import IO
img = io.Imread ('https: // hochladen.Wikimedia.org/wikipedia/commons/a/af/tux.png ')
Abb = Px.IMshow (IMG)
Feige.zeigen()

Im obigen Beispiel beginnen wir damit, das Plotly Express -Modul zu importieren. Wir importieren auch das IO -Modul aus dem Skimage. Auf diese Weise können wir die Bilddatei lesen.

Schließlich zeigen wir die Bilddatei mit der Funktion iMshow () an. Dies sollte das Bild wie gezeigt zeigen:

Denken Sie daran, dass Sie abhängig vom Renderer Plotly mit dem Bild interagieren und verschiedene Aspekte erstellen können.

Zum Beispiel können wir im Jupyter -Notizbuch:

Auf diese Weise können wir einen bestimmten Abschnitt des Bildes auswählen und darauf zoomen.

Beispiel 3: Zeckenetiketten entfernen

Im vorherigen Beispiel können wir sehen, dass das Bild eine numerische Skala auf der X- und Y -Achse enthält. Diese sind als bekannt als als Ticketiketten. Obwohl Sie sie möglicherweise in einigen Fällen benötigen, können sie nach einfachen Bildanzeigen ablenken.

Um sie zu entfernen, können wir die Funktionen update_* verwenden. Ein Beispielcode ist wie gezeigt:

Handlung importieren.als px ausdrücken
von Skimage Import IO
img = io.Imread ('https: // hochladen.Wikimedia.org/wikipedia/commons/a/af/tux.png ')
Abb = Px.IMshow (IMG)
Feige.update_xaxes (showticklabels = false)
Feige.update_yaxes (showticklabels = false)
Feige.zeigen()

In diesem Beispiel verwenden wir die Feigen.update_xaxes und Abb.update_yaxes Funktionen zum Entfernen der Tick -Etiketten von den X- und Y -Achsen entfernen.

Die resultierende Abbildung ist wie gezeigt:

Wie wir sehen können, ist das Bild sauberer und leicht zu sehen.

Beispiel 4: Spezifikation des Kompressionsniveaus

Wir können das Komprimierungsformat und das in dem folgende Code gezeigte Komprimierungsformat und die Ebene angeben:

Handlung importieren.als px ausdrücken
von Skimage Import IO
img = io.Imread ('https: // hochladen.Wikimedia.org/wikipedia/commons/a/af/tux.png ')
Abb = Px.IMshow (IMG, Binary_Format = 'Png', Binary_Compression_Level = 4)
Feige.update_xaxes (showticklabels = false)
Feige.update_yaxes (showticklabels = false)
Feige.zeigen()

In diesem Fall geben wir das Komprimierungsformat als verlustfreie Komprimierung (PNG) mit einem Kompressionsniveau von 4 an.

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In diesem Artikel haben wir diskutiert, wie die Funktion IMshow () verwendet wird, um Bilddaten in Plotly anzuzeigen.