将 Matplotlib 图形转换为没有任何边框/框架或轴的 NumPy 数组答案

【问题标题】：Convert Matplotlib figure to NumPy array without any borders/frame or axis将 Matplotlib 图形转换为没有任何边框/框架或轴的 NumPy 数组
【发布时间】：2011-12-26 00:25:24
【问题描述】：

我正在尝试将 Python 中生成的图像与文件中的图像/照片进行比较。

到目前为止，我做到这一点的最佳方法是在 Matplotlib 中生成一个图形，然后将其转换为一个 numpy 数组，并将这些值与我从图像中获得的值进行比较。

我得到以下代码来将 Matplotlib 图形转换为具有 RGB 通道的 3D numpy 数组：

def fig2data ( fig ):
    """
    @brief Convert a Matplotlib figure to a 3D numpy array with RGB channels and return it
    @param fig a matplotlib figure
    @return a numpy 3D array of RGB values
    """
    # draw the renderer
    fig.canvas.draw ( )

    # Get the RGBA buffer from the figure
    w,h = fig.canvas.get_width_height()
    buf = numpy.fromstring ( fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=numpy.uint8 )
    buf.shape = ( w, h, 3 )

    return buf

其中一个问题 - 到目前为止我试图弄清楚的问题 - 是这个转换后的图像没有被裁剪。例如，如果我绘制一个占据所有画布的正方形，Matplotlib 会将这个烦人的框架环绕起来，然后将其转换并混合我所有的结果。

如何仅获取我制作的图形的数值（没有任何框架或轴）？

或者更好，如果有更简单的方法来比较我不知道的 NumPy/Matplotlib 中的图形和图像，请告诉我。

【问题讨论】：

另外一个问题是fig.canvas.tostring_rgb不兼容python 3...

标签： python image matplotlib figure

【解决方案1】：

嗯，使用 Matplotlib 并不能真正解决手头的问题，但我放弃了这个库来完成这项工作，只使用了 PIL。

这很容易，虽然它也很慢（但我不知道它是否比 Matplotlib 慢）。

代码如下：

def makeImage (triangle, largura, altura):
    """
    triangle: receives a tuple in the form: x1, y1, x2, y2, x3, y3, R, G, B, A
    largura: image weight
    altura: image height

    returns: numPy array of the triangle composed final image
    """
    back = Image.new('RGBA', (largura,altura), (0,0,0,0))
    poly = Image.new('RGBA', (largura,altura))
    pdraw = ImageDraw.Draw(poly)

    pdraw.polygon([1,2,3,4,5,6], fill=(255,0,0,127))
    back.paste(poly,mask=poly)

    back = back.convert('RGB')
    backArr = asarray(back)
    #back.show()

    return backArr

如果您知道加快此过程的方法，请告诉我。

【讨论】：