如何使用Chaco覆盖两个图像？

Question

注意:我将亲自回答这个问题，以帮助将来遇到这个问题的其他人。如果你愿意，你可以提交你自己的答案，但是要知道答案已经被回答了！

如何在Chaco中将带有一个色彩映射表的蒙版图像叠加到另一个具有不同色彩映射表的图像上？另外，我如何为每一个添加颜色条呢？

Answer 1

在Chaco中以这种方式覆盖图像没有很好的文档记录，但绝对是可能的。首先，如何使用chaco绘制蒙版图像？使用Plot().img_plot()打印时，CHACO值使用np.nan值作为透明像素。例如，打印：

img = np.eye(100)
img[img==0] = np.nan

将绘制一条具有透明背景的对角线。

但是如何将这个图像实际覆盖到另一个图像上呢？

有两种主要的方法可以做到这一点。

使用OverlayPlotContainer

• Make one plot创建两个单独的图并将其堆叠起来，然后在one plot 中同时绘制这两个图

第二种方法的优点是两个图像将使用相同的轴。此外，如果在与第一个图像相同的绘图中绘制第二个图像，则它将保持相同的像素纵横比。这意味着，如果您绘制一个100x100的图像，然后在其上叠加一个50x50的图像，则从(0,0)开始，叠加的图像将仅占整个绘图的25%。

第二种方法有一些问题，所以我将解释如何纠正它们。

在同一Plot对象(使用img_plot())上打印多个图像时，默认情况下，它们都将使用相同的color_mapper。这意味着两者都将缩放到相同的范围。这可能不是必需的结果，因此必须为两个映像创建新的color_mappers。

下面是一些使用TraitsUI的示例代码，它是从Qt代码改编而来的。

from traits.api import HasTraits, Instance
from traitsui.api import Item, View
from enable.api import ComponentEditor
from chaco.api import ArrayPlotData, Plot, ColorBar, LinearMapper, HPlotContainer, DataRange1D, ImageData
import chaco.default_colormaps
#
import numpy as np

class ImagePlot(HasTraits):
    plot = Instance(HPlotContainer)

    traits_view = View(
        Item('plot', editor=ComponentEditor(), show_label=False), width=500, height=500, resizable=True, title="Chaco Plot")

    def _plot_default(self):
        bottomImage = np.reshape(np.repeat(np.linspace(0, 5, 100),100), (100,100))
        topImage = np.eye(50)
        topImage = topImage*np.reshape(np.repeat(np.linspace(-2, 2, 50),50), (50,50))
        topImage[topImage==0] = np.nan
        #
        bottomImageData = ImageData()
        bottomImageData.set_data(bottomImage)
        #
        topImageData = ImageData()
        topImageData.set_data(topImage)
        #
        plotData = ArrayPlotData(imgData=bottomImageData, imgData2=topImageData)
        plot = Plot(plotData, name='My Plot')
        plot.img_plot("imgData")
        plot.img_plot("imgData2")
        # Note: DO NOT specify a colormap in the img_plot!
        plot.aspect_ratio = 1.0
        #
        bottomRange = DataRange1D()
        bottomRange.sources = [plotData.get_data("imgData")]
        topRange = DataRange1D()
        topRange.sources = [plotData.get_data("imgData2")]
        plot.plots['plot0'][0].color_mapper = chaco.default_colormaps.gray(bottomRange)
        plot.plots['plot1'][0].color_mapper = chaco.default_colormaps.jet(topRange)
        #
        colormapperBottom = plot.plots['plot0'][0].color_mapper
        colormapperTop = plot.plots['plot1'][0].color_mapper
        #
        colorbarBottom = ColorBar(index_mapper=LinearMapper(range=colormapperBottom.range), color_mapper=colormapperBottom, orientation='v', resizable='v', width=30, padding=20)
        colorbarBottom.padding_top = plot.padding_top
        colorbarBottom.padding_bottom = plot.padding_bottom
        #
        colorbarTop = ColorBar(index_mapper=LinearMapper(range=colormapperTop.range), color_mapper=colormapperTop, orientation='v', resizable='v', width=30, padding=20)
        colorbarTop.padding_top = plot.padding_top
        colorbarTop.padding_bottom = plot.padding_bottom
        #
        container = HPlotContainer(resizable = "hv", bgcolor='transparent', fill_padding=True, padding=0)
        container.spacing = 0
        container.add(plot)
        container.add(colorbarBottom)
        container.add(colorbarTop)
        #
        return container

if __name__ == "__main__":
    ImagePlot().configure_traits()

​

​

Answer 2

我并不认为这是100%的功劳，通过在线快速搜索，我发现你可以用下面的代码做一个简单的覆盖：

找到来源：

http://docs.enthought.com/chaco/user_manual/containers.html#overlayplotcontainer

参考代码：

class OverlayImageExample(HasTraits):

plot = Instance(OverlayImage)

traits_view = View(
    Item('plot', editor=ComponentEditor(), show_label=False),
    width=800, height=600, resizable=True
)

def _plot_default(self):
    # Create data
    x = linspace(-5, 15.0, 100)
    y = jn(3, x)
    pd = ArrayPlotData(index=x, value=y)

    zoomable_plot = Plot(pd)
    zoomable_plot.plot(('index', 'value'),
                       name='external', color='red', line_width=3)

    # Attach tools to the plot
    zoom = ZoomTool(component=zoomable_plot,
                    tool_mode="box", always_on=False)
    zoomable_plot.overlays.append(zoom)
    zoomable_plot.tools.append(PanTool(zoomable_plot))

    # Create a second inset plot, not resizable, not zoom-able
    inset_plot = Plot(pd)
    inset_plot.plot(('index', 'value'), color='blue')
    inset_plot.set(resizable = '',
                   bounds = [250, 150],
                   position = [450, 350],
                   border_visible = True
                   )

    # Create a container and add our plots
    container = OverlayPlotContainer()
    container.add(zoomable_plot)
    container.add(inset_plot)
    return container