Bokeh 图像图元以颠倒方式显示图像

在本文中，我们将介绍Bokeh图像图元以颠倒方式显示图像的原因，并给出相应的示例说明。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个Python库，用于生成交互式的Web绘图，可在现代浏览器中呈现。它提供了丰富的图形表达方式，包括线条、散点、条形图、图像等。其中，图像图元用于显示和处理图像数据。

图像显示的问题

在使用Bokeh绘制图像时，我们可能会遇到一个问题：图像的显示是颠倒的。这是由于Bokeh图中的坐标系统与常规的图像坐标系统存在差异所致。

在一般的图像坐标系统中，原点位于左上角，x轴向右延伸，y轴向下延伸。而在Bokeh中，原点位于左下角，x轴向右延伸，y轴向上延伸。这种差异导致了图像被颠倒显示的现象。

解决方案

要解决图像颠倒显示的问题，我们可以通过旋转和翻转操作来达到目的。下面，我们将给出两个示例来说明如何使用Bokeh实现图像的正常显示。

示例一：旋转图像

在这个示例中，我们首先加载一张图像，并将其旋转180度。通过旋转操作，我们可以将图像从颠倒的状态调整为正常显示。

from PIL import Image
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import Range1d, LinearAxis
from bokeh.io import output_notebook

# 加载图像
image = Image.open("image.jpg")
image_array = np.array(image)

# 旋转图像
rotated_image_array = np.rot90(image_array, 2)
rotated_image = Image.fromarray(rotated_image_array)

# 创建Bokeh图像图元并显示图像
p = figure(width=image.width, height=image.height, toolbar_location=None)
p.image_rgba(image=[rotated_image_array], x=0, y=0, dw=image.width, dh=image.height)
p.extra_y_ranges = {"image_range": Range1d(start=0, end=image.height)}
p.add_layout(LinearAxis(y_range_name="image_range"), 'right')

# 显示图像
output_notebook()
show(p)

上述代码中，我们首先使用PIL库加载图像，并将其转换为NumPy数组表示。然后，通过np.rot90函数将图像数组旋转180度，得到旋转后的图像数组。最后，使用Bokeh的图像图元将旋转后的图像显示出来。

示例二：翻转图像

除了旋转操作，我们还可以通过水平翻转和垂直翻转来实现图像的正常显示。下面是一个示例代码，演示了如何使用Bokeh进行图像的水平翻转和垂直翻转。

from PIL import Image
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import Range1d, LinearAxis
from bokeh.io import output_notebook

# 加载图像
image = Image.open("image.jpg")
image_array = np.array(image)

# 水平翻转图像
flipped_horizontally_image_array = np.fliplr(image_array)
flipped_horizontally_image = Image.fromarray(flipped_horizontally_image_array)

# 垂直翻转图像
flipped_vertically_image_array = np.flipud(image_array)
flipped_vertically_image = Image.fromarray(flipped_vertically_image_array)

# 创建Bokeh图像图元并显示图像
p = figure(width=image.width, height=image.height, toolbar_location=None)
p.image_rgba(image=[flipped_horizontally_image_array], x=0, y=0, dw=image.width, dh=image.height)
p.extra_y_ranges = {"image_range": Range1d(start=0, end=image.height)}
p.add_layout(LinearAxis(y_range_name="image_range"), 'right')

# 显示图像
output_notebook()
show(p)

上述代码中，我们通过numpy库的np.fliplr函数和np.flipud函数分别实现了图像的水平翻转和垂直翻转。然后，使用Bokeh的图像图元将翻转后的图像显示出来。

通过上述两个示例，我们可以看到如何使用Bokeh来解决图像颠倒显示的问题。无论是通过旋转还是翻转操作，都可以将图像正常显示。