Python matplotlib imshow很慢

Question

我想使用imshow显示一个图像文件。这是一个1600x1200灰度图像，我发现matplotlib使用float32来解码这些值。它需要大约2秒来加载图像，我想知道是否有任何方法使这个速度更快。重点是我不需要高分辨率的图像，我只是想标记某些点，并绘制图像作为背景。所以,

• 第一个问题:对于这样的图像，2秒是一个很好的表现，还是我可以加速。
• 第二个问题:如果这是一个好的性能，我如何通过降低分辨率使这个过程更快。重要一点:我仍然希望图像在1600x1200像素上散落到底。

我的代码：

import matplotlib
import numpy

plotfig     = matplotlib.pyplot.figure()
plotwindow  = plotfig.add_subplot(111)
plotwindow.axis([0,1600,0,1200])
plotwindow.invert_yaxis() 
img = matplotlib.pyplot.imread("lowres.png")
im  = matplotlib.pyplot.imshow(img,cmap=matplotlib.cm.gray,origin='centre')
plotfig.set_figwidth(200.0)
plotfig.canvas.draw()
matplotlib.pyplot.show()

这就是我想做的。现在，如果保存在lowres.png中的图片的分辨率较低，为1600x1200 (即400x300)，它将以应有的方式显示在上角。我怎么能把它缩放到1600x1200像素的整体呢？如果我运行这个程序，慢部分来自下面的canvas.draw()命令。有没有办法加快这个命令的速度？

提前谢谢你！

根据您的建议，更新到了matplotlib的最新版本

版本1.1.0svn，签出8988

我还使用了以下代码：

img = matplotlib.pyplot.imread(pngfile)
img *= 255
img2 = img.astype(numpy.uint8)
im  = self.plotwindow.imshow(img2,cmap=matplotlib.cm.gray, origin='centre')

不过，显示图像需要大约2秒.还有其他想法吗？

只是想补充一下：我找到了以下特性

轴轴

因此，在原则上matplotlib应该能够完成任务。在那里人们也可以用“放大”的方式来绘制一幅画.

Answer 1

数据的大小与最终图像的像素尺寸无关。

因为你说你不需要高分辨率的图像，所以你可以通过对数据进行下采样来更快地生成图像。如果您的数据以numpy数组的形式出现，那么一种快速而肮脏的方式就是使用nth列和data[::n,::n]来获取每个行。

您可以使用fig.set_size_inches和plt.savefig的dpi参数来控制输出图像的像素尺寸：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np

data=np.arange(300).reshape((10,30))
plt.imshow(data[::2,::2],cmap=cm.Greys)

fig=plt.gcf()
# Unfortunately, had to find these numbers through trial and error
fig.set_size_inches(5.163,3.75)  
ax=plt.gca()
extent=ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())

plt.savefig('/tmp/test.png', dpi=400,
            bbox_inches=extent)

​

​

Answer 2

可以通过将以下行添加到matplotlibrc文件(通常在~/..matplotlib/matplotlibrc)中禁用imshow的默认内插：

image.interpolation :无

其结果是更快的渲染和清晰的图像。

Answer 3

我找到了一个解决方案，只要一个人只需要显示低分辨率的图像。我们可以使用行来实现这一点。

im  = matplotlib.pyplot.imshow(img,cmap=matplotlib.cm.gray, origin='centre',extent=(0,1600,0,1200))

其中，区段参数告诉matplotlib在此范围内绘制图形。如果使用分辨率较低的图像，这将大大加快处理速度。尽管如此，如果有人知道更多的技巧，使这个过程更快，以便以同样的速度使用更高的分辨率，那就太好了。

感谢每一个思考我的问题的人，更多的评论是非常感谢的！