python - Python プロット - 積み重ねられた画像スライス

Question

一連の基本的な 2D 画像 (ここでは簡単にするために 3 つ) があり、これらは相互に関連しており、映画のフレームに似ています。

Python 内で、image1->image2->image-3 のように、これらのスライスを互いに積み重ねるにはどうすればよいですか? これらの画像を表示するためにpylabを使用しています。理想的には、積み重ねられたフレームの等角図が良いか、コード内/レンダリングされた画像内でビューを回転できるツールになります。

任意の支援をいただければ幸いです。表示されるコードと画像:

from PIL import Image
import pylab
  
fileName = "image1.png"
im = Image.open(fileName)
pylab.axis('off')
pylab.imshow(im)
pylab.show()

Answer 1

imshow でこれを行うことはできませんが、contourfで行うことができます。ただし、それは少し面倒です：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

x = np.linspace(0, 1, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, x)
Z = np.sin(X)*np.sin(Y)

levels = np.linspace(-1, 1, 40)

ax.contourf(X, Y, .1*np.sin(3*X)*np.sin(5*Y), zdir='z', levels=.1*levels)
ax.contourf(X, Y, 3+.1*np.sin(5*X)*np.sin(8*Y), zdir='z', levels=3+.1*levels)
ax.contourf(X, Y, 7+.1*np.sin(7*X)*np.sin(3*Y), zdir='z', levels=7+.1*levels)

ax.legend()
ax.set_xlim3d(0, 1)
ax.set_ylim3d(0, 1)
ax.set_zlim3d(0, 10)

plt.show()

3D で実装されたドキュメントはこちらです。

ali_m が示唆したように、これがうまくいかない場合は、想像できる場合は VTk/MayaVi で実行できます。

Answer 2

私の知る限り、matplotlib にはimshow、2D 配列を 3D 軸内の平面として描画できるようにする 3D に相当するものはありません。しかし、mayaviはまさにあなたが探している機能を持っているようです。

Answer 3

これは、matplotlib と剪断変換を使用して達成するための完全にばかげた方法です (おそらく、積み重ねられた画像が正しく見えるように、変換行列をもう少し微調整する必要があります)。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.ndimage.interpolation import affine_transform


nimages = 4
img_height, img_width = 512, 512
bg_val = -1 # Some flag value indicating the background.

# Random test images.
rs = np.random.RandomState(123)
img = rs.randn(img_height, img_width)*0.1
images = [img+(i+1) for i in range(nimages)]

stacked_height = 2*img_height
stacked_width  = img_width + (nimages-1)*img_width/2
stacked = np.full((stacked_height, stacked_width), bg_val)

# Affine transform matrix.
T = np.array([[1,-1],
              [0, 1]])

for i in range(nimages):
    # The first image will be right most and on the "bottom" of the stack.
    o = (nimages-i-1) * img_width/2
    out = affine_transform(images[i], T, offset=[o,-o],
                           output_shape=stacked.shape, cval=bg_val)
    stacked[out != bg_val] = out[out != bg_val]

plt.imshow(stacked, cmap=plt.cm.viridis)
plt.show()