加速绘制matplotlib中的图像

Question

我在Spyder IDE中编写了一些Python来并排绘制一对图像，以便可以直观地查看它们。大多数时候我只需要3秒钟的时间来观察它们，但每隔一段时间我需要更长的时间来仔细观察它们。因此，我没有使用t I me.sleep，而是将其编码为等待按下回车键，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import os

def VI_segmentation():
    root = os.getcwd()
    NR_dir = root + '\\Neurite_Results\\'
    SO_dir = root + '\\Segmentation_Overlays\\'
    jpgs = os.listdir(NR_dir)
    fig = plt.figure(figsize=(20,12))
    for jpg in jpgs:
        fig.suptitle(jpg , fontsize=14, fontweight='bold')
        image_NR = plt.imread(NR_dir + jpg)
        image_SO = plt.imread(SO_dir + jpg)
        plt.subplot(121)
        plt.imshow(image_NR)
        plt.subplot(122)
        plt.imshow(image_SO)
        plt.draw()
        plt.pause(0.01)

        input('Press Enter to continue')

VI_segmentation()

问题是我的思维速度比我的电脑还快。计算机需要5或6秒才能对Enter键作出响应，并在响应后再更新几秒。当你浏览成百上千张基本上都很好的图片时，你会发现人体工程学很糟糕。任何简化此代码的想法都将非常感谢。

Answer 1

您可以更改matplotlib后端并检查哪个更适合您的绘图。

您可以尝试GTKAgg后端，如回答中所述：https://stackoverflow.com/a/30655528/2632856

尝试在matplotlib import语句之后添加第二行代码。

import matplotlib
matplotlib.use('GTKAgg')

你还可以尝试其他的后端。有关可用的后端，请参见此链接，http://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#what-is-a-backend

Answer 2

这个版本的代码最终解决了我的问题：

import matplotlib.pyplot as plt
import os

def VI_segmentation():
    plt.ion()
    root = os.getcwd()
    NR_dir = root + '\\Neurite_Results\\'
    SO_dir = root + '\\Segmentation_Overlays\\'
    jpgs = os.listdir(NR_dir)
    f = plt.figure(figsize=(22,12))
    ax1 = f.add_subplot(121)
    ax2 = f.add_subplot(122)
    image_NR = plt.imread(NR_dir + jpgs[0])
    image_SO = plt.imread(SO_dir + jpgs[0])
    im1 = ax1.imshow(image_NR)
    im2 = ax2.imshow(image_SO) 
    f.suptitle(jpgs[0] , fontsize=14, fontweight='bold')
    f.show()
    plt.pause(0.01)
    input('Press Enter to continue')

    for jpg in jpgs[1:]:
        f.suptitle(jpg , fontsize=14, fontweight='bold')
        image_NR = plt.imread(NR_dir + jpg)
        image_SO = plt.imread(SO_dir + jpg)
        im1.set_data(image_NR)
        im2.set_data(image_SO)
        f.canvas.draw()
        plt.pause(0.01)
        input('Press Enter to continue')

VI_segmentation()

关键是更改绘图中的数据，而不是添加新的绘图。这个答案对我很有帮助。

Why does my pylab animation slow down with each update?

奇怪的是，当我开始更改绘图数据而不是重新填充时，我开始出现奇怪的行为，即图形会放大，但周围的窗口不会。不知怎么的，这个fig.set_size_inches坏了，所以我在图形创建和轴创建之间移动，以便在图形创建时设置图形大小。