Matplotlib imshow防止反走样|极客笔记

Matplotlib imshow防止反走样

在使用Matplotlib制作图像时，可能需要在绘制图像时禁用反走样。反走样可以使绘制的线条和图像看起来更加平滑，但是有时需要保留原始像素的锐利度。这里将介绍如何在Matplotlib中实现防止反走样方法。

关于反走样

反走样是通过对像素进行平滑处理来减少图像和图形中锯齿形边缘的一种方法。通常反走样可以使图像看起来更加平滑和自然。但是，在某些情况下，我们需要绘制锐利的、清晰的线条和图像，因此需要禁用反走样。

禁用反走样

要禁用反走样，我们需要使用Matplotlib中的imshow函数。具体来说，我们使用interpolation参数来控制反走样的行为。默认情况下，interpolation参数的值为”antialiased”，表示开启反走样。将interpolation参数设置为”nearest”或”none”即可禁用反走样。

下面是一个简单的实例，显示了如何在Matplotlib中禁用反走样：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.linspace(0, 10, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(X) * np.cos(Y)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(z, interpolation='none')

plt.show()

这段代码将为您提供一个不带反走样的图像。

可以看出在这个图像里锯齿效果很突出。

自定义函数禁用反走样

除了直接使用interpolation参数，我们还可以自定义一个函数，在该函数中进行反走样的操作，并将该函数传递给imshow函数。

例如，我们可以通过使用以下函数来禁用反走样：

def no_interpolation():
    fig.canvas.draw()
    plt.gca().set_rasterization_zorder(1)

    for i in plt.gca().get_children():
        try:
            i.set_animated(False)
        except AttributeError:
            pass

        i.set_rasterized(True)

上面的no_interpolation函数需要在绘图之前调用。该函数会将图像的所有内容转换为矢量图形式，并关闭反走样。

以下为使用该方法的实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def no_interpolation():
    fig.canvas.draw()
    plt.gca().set_rasterization_zorder(1)

    for i in plt.gca().get_children():
        try:
            i.set_animated(False)
        except AttributeError:
            pass

        i.set_rasterized(True)

x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.linspace(0, 10, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(X) * np.cos(Y)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(z)

no_interpolation()

plt.show()

这段代码会生成与上面代码示例相同的图像。