Plotly.expressar.imshow

Neste tutorial, aprenderemos a exibir dados de imagem usando plotagem.função imshow ().

Começaremos discutindo a sintaxe da função, os parâmetros necessários e o valor de retorno. Iremos então ilustrar como usar a função para exibir imagens.

Vamos mergulhar.

Plotly.expressar.imshow ()

Quando você precisar exibir imagens em suas parcelas, use a plotagem.expressar.função imshow (). Isso pode ser útil quando você precisar de informações acompanhantes com o código em que você está trabalhando.

No entanto, você pode usar a função para exibir outras parcelas, como mapas de calor em um ambiente plottly.

A sintaxe da função é como mostrado:

plotly.expressar.imshow (img, zmin = nenhum, zmax = nenhuma, origem = nenhum, rótulos = , x = nenhum, y = Nenhum, animação_frame = nenhum, facet_col = nenhum, facet_col_wrap = nenhum, facet_col_spacing = não, facet_row_spacact = NONHE, color_continous = Nenhum, color_continuous_midpoint = Nenhum, range_color = Nenhum, title = Nenhum, modelo = Nenhuma, largura = Nenhuma, altura = nenhum, aspecto = nenhum, contrast_rescaling = Nenhum, Binary_string = Nenhum, Binary_backend = 'Auto', Binário_compression_level = 4, Binary, Binary, = 'png', text_auto = false) → plotly.Graph_Objects._figura.Figura

Embora a função possa apresentar uma sintaxe bastante complexa, você raramente precisará usar todos os parâmetros especificados.

A seguir, alguns dos parâmetros importantes com os quais você precisará interagir.

1. IMG - Especifica os dados da imagem, como um arquivo de imagem ou uma matriz de valores. As formas de matriz suportadas incluem:
   1. (M, n) - Dados da imagem como um valor escalar
   2. (M, n, 3) - dados de imagem como valor RGB
   3. (M, n, 4) - dados de imagem como valores rgba.
2. Binário_format - Especifica o formato de compressão usado para gerar a string base64. Os valores suportados incluem:
   1. 'png' - compressão sem perdas
   2. 'JPG' - compressão com perdas
3. Binário_compression_level - Especifica o nível de compressão PNG passou para o back -end ao transformar a matriz em uma string png. Um valor mais alto significa um tamanho menor da corda PNG, mas mais tempo.
4. Largura/altura - Especifica os valores de largura e altura da figura em pixels.

O exposto acima são alguns dos parâmetros úteis que você precisará interagir. Lembre -se de que diferentes casos de uso podem exigir que você use os outros parâmetros suportados.

No entanto, a função retornará uma figura exibindo a imagem como graf_objects.Tipo de figura.

Exemplo: exiba uma imagem RGB com PX.imshow ()

Agora que exploramos a sintaxe da função, vamos ver como podemos usá -la para executar algo prático.

O primeiro exemplo que veremos é exibir uma imagem RGB. Podemos fazer isso executando o código como mostrado:

importar plotly.expresso como px
importar numpy como np
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)
Fig = px.imshow (img_data)
Figo.mostrar()

No código acima, começamos importando os módulos plotly expresso e numpy. Em seguida, fornecemos os dados da imagem como uma matriz de valores de RGB, especificando o tipo de dados como NP.unidade8.

Finalmente, chamamos a função iMshow () para plotar a imagem da matriz fornecida. A figura resultante é como mostrado:

Exemplo 2: mostre a imagem do arquivo

O caso de uso mais comum da função iMshow () está exibindo uma imagem de um arquivo. O exemplo abaixo mostra como fazê -lo usando a função iMshow ().

importar plotly.expresso como px
De Skimage Import io
img = io.imread ('https: // upload.Wikimedia.Org/Wikipedia/Commons/A/Af/Tux.png ')
Fig = px.IMSHOW (IMG)
Figo.mostrar()

No exemplo acima, começamos importando o módulo plotly expresso. Também importamos o módulo de IO da Skimage. Isso nos permite ler o arquivo de imagem.

Finalmente, mostramos o arquivo de imagem usando a função iMshow (). Isso deve mostrar a imagem como mostrado:

Lembre -se de que, dependendo do renderizador, Plotly permite interagir com a imagem e cortar vários aspectos.

Por exemplo, no Jupyter Notebook, podemos fazer:

Isso nos permite selecionar uma seção específica da imagem e aumentar o zoom.

Exemplo 3: Remova os rótulos dos carrapatos

No exemplo anterior, podemos ver que a imagem contém uma escala numérica no eixo X e Y. Estes são conhecidos como etiquetas de carrapato. Embora você possa precisar deles em alguns casos, eles podem ser distraídos para exibições simples de imagem.

Para removê -los, podemos usar as funções atualizadas_*. Um código de exemplo é como mostrado:

importar plotly.expresso como px
De Skimage Import io
img = io.imread ('https: // upload.Wikimedia.Org/Wikipedia/Commons/A/Af/Tux.png ')
Fig = px.IMSHOW (IMG)
Figo.update_xaxes (showTickLabels = false)
Figo.update_iaxes (showTickLabels = false)
Figo.mostrar()

Neste exemplo, usamos o figo.update_xaxes e fig.update_yaxes funções para remover os rótulos dos ticks dos eixos X e Y, respectivamente.

A figura resultante é como mostrado:

Como podemos ver, a imagem é mais limpa e fácil de ver.

Exemplo 4: Especificando o nível de compressão

Podemos especificar o formato de compressão e o nível, conforme mostrado no código abaixo:

importar plotly.expresso como px
De Skimage Import io
img = io.imread ('https: // upload.Wikimedia.Org/Wikipedia/Commons/A/Af/Tux.png ')
Fig = px.imshow (img, binary_format = 'png', binário_compression_level = 4)
Figo.update_xaxes (showTickLabels = false)
Figo.update_iaxes (showTickLabels = false)
Figo.mostrar()

Nesse caso, especificamos o formato de compressão como compressão sem perdas (PNG) com um nível de compressão de 4.

Fechamento

Neste artigo, discutimos como usar a função iMshow () para exibir dados de imagem em plotagem.