Python matplotlib imshow 很慢

Question

我想使用 imshow 显示图像文件。这是一个 1600x1200 灰度图像，我发现 matplotlib 使用 float32 来解码值。加载图像大约需要 2 秒，我想知道是否有任何方法可以加快加载速度。重点是我并不真正需要高分辨率图像，我只是想标记某些点并将图像绘制为背景。所以，

• 第一个问题：对于这样的图像来说 2 秒是一个好的性能还是 我可以加快速度吗？
• 第二个问题：如果性能好的话我该如何制作流程 通过降低分辨率来加快速度。重要的一点：我仍然想要 图像最终拉伸超过 1600x1200 像素。

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 中的图片分辨率较低，为 1600x1200（即 400x300），它会按应有的方式显示在右上角。如何将其缩放到 1600x1200 像素的整个区域？ 如果我运行这个程序，缓慢的部分来自下面的 canvas.draw() 命令。有没有办法加快这个命令的速度？

先感谢您！

根据你的建议我已经更新到最新版本的matplotlib

版本1.1.0svn，结账8988

我还使用以下代码：

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

并且仍然需要大约 2 秒才能显示图像...还有其他想法吗？

补充一下：我发现了以下功能

zoomed_inset_axes

所以原则上 matplotlib 应该能够完成这个任务。人们还可以以“缩放”的方式绘制图片......

Answer 1

数据的大小与最终图像的像素尺寸无关。

既然您说不需要高分辨率图像，那么您可以通过对数据进行下采样来更快地生成图像。如果您的数据采用 numpy 数组的形式，则一种快速而肮脏的方法是使用 data[::n,::n]nth 列和行>。

您可以使用 fig.set_size_inches 和 plt.savefig 的 dpi 参数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

您可以通过将以下行添加到 matplotlibrc 文件（通常位于 ~/.matplotlib/matplotlibrc）来禁用 imshow 的默认插值：

图像插值：无

结果是渲染速度更快，图像更清晰。

Answer 3

我找到了一种解决方案，只要只需要显示低分辨率图像即可。可以使用

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

范围参数告诉 matplotlib 在此范围内绘制图形的线来完成此操作。如果使用分辨率较低的图像，则会大大加快该过程。尽管如此，如果有人知道额外的技巧来使过程更快，以便以相同的速度使用更高分辨率，那就太好了。

感谢所有考虑我的问题的人，欢迎进一步评论！