Matplotlib:如何在图像上绘制矩形

小开

你需要使用补丁。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches


fig2 = plt.figure()
ax2 = fig2.add_subplot(111, aspect='equal')


ax2.add_patch(
patches.Rectangle(
(0.1, 0.1),
0.5,
0.5,
fill=False      # remove background
) )
fig2.savefig('rect2.png', dpi=90, bbox_inches='tight')

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最佳答案

你可以在matplotlib坐标轴中添加一个Rectangle补丁。

例如(使用教程在这里中的图像):

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
from PIL import Image


im = Image.open('stinkbug.png')


# Create figure and axes
fig, ax = plt.subplots()


# Display the image
ax.imshow(im)


# Create a Rectangle patch
rect = patches.Rectangle((50, 100), 40, 30, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')


# Add the patch to the Axes
ax.add_patch(rect)


plt.show()

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根据我的理解，matplotlib是一个绘图库。

如果你想改变图像数据(例如在图像上画一个矩形)，你可以使用公益诉讼的ImageDraw， OpenCV或类似的东西。

这里是PIL的ImageDraw方法来绘制一个矩形。

下面是OpenCV绘制矩形的方法中的一个。

你的问题问的是Matplotlib，但可能应该问的是在图像上画一个矩形。

下面是另一个问题，我认为你想知道的是: 绘制一个矩形和一个文本在它使用PIL < / p >

小开

不需要子plot, pyplot可以显示PIL图像，因此可以进一步简化:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
from PIL import Image


im = Image.open('stinkbug.png')


# Display the image
plt.imshow(im)


# Get the current reference
ax = plt.gca()


# Create a Rectangle patch
rect = Rectangle((50,100),40,30,linewidth=1,edgecolor='r',facecolor='none')


# Add the patch to the Axes
ax.add_patch(rect)

或者，简单来说:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
from PIL import Image


# Display the image
plt.imshow(Image.open('stinkbug.png'))


# Add the patch to the Axes
plt.gca().add_patch(Rectangle((50,100),40,30,linewidth=1,edgecolor='r',facecolor='none'))

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如果你有一组有序点的坐标，你也可以使用plot函数直接绘制它们，而不使用Rect补丁。在这里，我重新创建了@tmdavison提出的示例:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
from PIL import Image


im = Image.open('/content/stinkbug.png')


# Create figure and axes
fig, ax = plt.subplots()


# Display the image
ax.imshow(im)


# Coordinates of rectangle vertices
# in clockwise order
xs = [50, 90, 90, 50, 50]
ys = [100, 100, 130, 130, 100]
ax.plot(xs, ys, color="red")


plt.show()