利用matplotlib为图片上添加触发事件进行交互

这篇文章的目的出于实验的需要,我需要对图片上的部分区域做出涂抹标记,本来是选择用opencv做交互的，但在需要进行图像的输出以及鼠标时间添加时，opencv出现错误。

解决方案网上有很多，尝试以后依然bug，这里先做一个记录,有时间再来处理。

错误报告如下:

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

这里我们切换另一种解决方案，利用python的matplotlib库完成图像的输出以及鼠标事件的添加。

点击图片，在图像中鼠标对应位置画点：

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

def on_press(event):
if event.inaxes == None:
print "none"
return
#在鼠标的当前位置绘制一个点
ax.scatter(event.xdata, event.ydata）
#更新画板
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()

先来简单解释一下代码的含义：

fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press)#在这个figure上加点击事件，点击后的情况在自己写的on_press()方法里
def on_press(event):
event.inaxes.figure.canvas.draw()#用于图片刷新
event.x#事件的坐标用于其他按钮点击和figure点击发生冲突时判断返回
event.xdata,event.ydata#鼠标点击的位置，与上面那个坐标表示形式不同

最后的输出结果入下图。我们得到了非常奇怪的结果，如果你自己亲自动手试的话体会应该会更有体会，两边的图像本来应该一样大，但在第一次绘制点的时候，左侧图像出现了闪动，然后尺寸的比例突然发生了变化。

是的，图像尺寸没有发生变化，但尺寸的比例的确变了，这里我们要做的就是关闭自动变化的尺度比例。

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)
#关闭自动尺度适配
ax.set_autoscale_on(False)
plt.axis("off")
plt.show()

当然，我们可以改变绘制标记的样式：

ax.scatter(x,y,c='k',s=25,alpha=1.0,marker='o')
#T:散点的颜色
#s：散点的大小
#alpha:是透明程度

现在我们能够在图像上进行标记了，但这样还不够，程序需要获取这些标记点。

实际上fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press)能够进行自定义的多参数传递，如果在每次绘制的时候将数据保存在外部传入的列表中，那么当画板被销毁时，我们就能获取到原来所有的绘制点。

这里介绍两种使用方法：

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]))

这里需要注意的是scatter绘制的点，实际上并没有大小的概念，这个点实质是一个坐标。

如果需要绘制有实际面积的圆形的标记，可以使用matplotlib.patches.Circle

具体的使用如下：

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)

以上这篇利用matplotlib为图片上添加触发事件进行交互就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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