Вопрос или проблема
Я использую matplotlib для создания заполненной контурной карты, пожалуйста, рассмотрите приведенный ниже пример в качестве образца контурного графика. Я хочу считывать значения контуров с такой заполненной контурной карты, используя модули взаимодействия с мышью opencv. Например, если пользователь наведет мышь на это изображение контура, оно должно динамически отображать значения контуров по мере движения мыши над изображением. Я уже разобрался с частью opencv, но мне трудно связать значения RGB с фактическими числовыми значениями.
Я думаю, что в фоновом режиме matplotlib сопоставляет цветовую карту (jet, viridis, inferno и т. д.) с минимальными и максимальными значениями, которые будут показаны на контурном графике, и сегментирует их в соответствии с количеством контуров, которые нужно показать для отображения данных контуров. Как мне тогда получить доступ к этим контурам и их значениям RGB, чтобы я мог передать это сопоставление в opencv?
Я не знаю, является ли это ответом, но я думаю, что не ошибаюсь в этом.
Я реализовал контурные линии и всё такое для своего собственного проекта, и я думаю, что ситуация во всех проектах одинаковая. Для создания графики подобного рода вы не создаете кривые явно, это было бы слишком сложно и, я думаю, практически невозможно. Любые алгоритмы не пытаются создать кривые сами по себе, а разбивают пространство на маленькие квадраты, и в каждом маленьком квадрате они тестируют значения и рисуют очень простые формы. Один из известных алгоритмов – это marching squares. Ознакомьтесь с рисунками на той странице, и вы вскоре поймете, как это работает.
Алгоритм приближает кривые, которые вы в конечном итоге видите, но поскольку квадраты маленькие, вы не замечаете, что это всего лишь приближения. Проблема такой структуры заключается в том, что она содержит много информации, и было бы большой трудностью сохранить эту информацию где-то, а затем использовать эти данные для получения кривых, которые вам нужны. Обычный подход заключается в том, чтобы просто не хранить всё это, а запускать алгоритмы и рисовать непосредственно на растровом изображении. Это гораздо проще и не тратит память на случай, если кто-то захочет сделать с этим что-то.
Я не говорю, что используемая вами библиотека не предоставляет структуру данных, из которой вы можете получить изолинии, так как я не знаю, я лишь говорю, что не стал бы предлагать какую-то функцию, так как это редко используется и требует много ресурсов.
Далее, я думаю, что вам не нужна информация об изолиниях, а функция, которая, учитывая цвет, вернет вам значение. Лучше всего искать эту трансформацию в объекте шкалы, а не в самом графике. Насколько я знаю, matplotlib предлагает объект шкалы.
Ответ или решение
Конвертация RGB-значений в контурные значения: полное руководство
В условиях анализа данных и визуализации, использование контурных графиков представляет собой мощный инструмент для представления многомерных данных. В этом ответе мы рассмотрим, как правильно перекодировать RGB-значения, полученные из заполненного контурного графика, в числовые значения с использованием библиотеки OpenCV и Matplotlib.
Понимание контурных графиков
Контурные графики обычно создаются с помощью функции, которая отображает уровни на двумерной плоскости. При помощи Matplotlib, вы можете использовать различные колормепы (например, ‘jet’, ‘viridis’, ‘inferno’) для отображения градиентов данных.
Принципы работы Matplotlib
При создании контурного графика, Matplotlib использует алгоритмы вроде "marching squares", чтобы представлять контуры. Эти алгоритмы работают на понятии матрицы значений, где каждая ячейка соответствует определенному диапазону значений. Элементы матрицы разбиваются на более мелкие квадраты, и вычисления проводятся для нахождения уровней между этими границами.
Связывание RGB-значений с контурными значениями
Чтобы преобразовать RGB-значения из контурного графика в числовые значения, следуйте алгоритму ниже:
-
Создание контурного графика: Прежде всего, убедитесь, что вы создали контурный график с использованием Matplotlib. Используйте функцию
contourfилиcontour, чтобы получить результат.import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Создание данных x = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) y = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) plt.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis') plt.colorbar() # Показываем цветовую шкалу plt.savefig('contour_plot.png') plt.show() -
Получение цветовой шкалы: После завершения построения вам нужно получить цветовую шкалу, которая ссылается на значения. Используйте объект
Normalizeдля масштабирования данных в диапазон RGB.from matplotlib.colors import Normalize, ScalarMappable norm = Normalize(vmin=Z.min(), vmax=Z.max()) cmap = plt.get_cmap('viridis') mappable = ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap) -
Конвертация RGB в высоту (значение z): Теперь, когда у вас есть объект
mappable, вы можете получить значение высоты из RGB-значения. Используйте следующую функцию:def rgb_to_value(rgb): rgba = np.array(rgb) / 255.0 # Нормализуем к [0, 1] return mappable.get_array().data[np.where((cmap.colors == rgba).all(axis=1))[0]] # Пример для использования RGB rgb_value = (200, 100, 50) # Пример RGB contour_value = rgb_to_value(rgb_value) print(f'Контурное значение для RGB {rgb_value}: {contour_value}') -
Интеграция в OpenCV: Используйте функцию полученного RGB для динамического отображения значений в модуле mouse OpenCV.
import cv2 def mouse_callback(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: pixel = img[y, x] # Получаем цвет пикселя contour_value = rgb_to_value(pixel) print(f'Контурное значение: {contour_value}') cv2.namedWindow('Contour Image') cv2.setMouseCallback('Contour Image', mouse_callback) img = cv2.imread('contour_plot.png') while True: cv2.imshow('Contour Image', img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows()
Заключение
Процесс преобразования RGB-значений в контурные значения, извлеченные из графиков, может быть реализован с применением Matplotlib и OpenCV. Применяя описанные выше шаги, вы сможете динамически отображать соответствия между цветами и значениями в режиме реального времени.
Такая реализация предоставляет мощные инструменты для анализа данных и позволяет более эффективно визуализировать многомерные данные, что является важным аспектом работы в области информационных технологий и исследований данных.