[ipywidgets] 16. IntSliderとprofile_lineで画像の任意の位置の強度プロファイルを取得して表示

はじめに

jupyter notebookの対話的にパラメータを選択できる機能(ipywidgets IntSlider)で、scikit-image measureのprofile_lineを使って、画像の任意の位置の強度プロファイルを取得して表示する方法について説明する。
なお、profile_lineについては下記記事で解説した。

[scikit-image] 71. 画像の強度プロファイルを任意の範囲で表示(skimage.measure profile_line)

skimage.measureのprofile_lineで、任意の範囲の画像の強度プロファイルを表示する方法について説明する。

sabopy.com

2020.03.04

コード

解説

モジュールのインポートなど

	%matplotlib notebook
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt
	from ipywidgets import interact,interactive,IntSlider,HBox,VBox
	from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
	from scipy import ndimage
	from skimage.measure import profile_line
	from IPython.display import display
	plt.rcParams['font.size']=12
	plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'

view raw ipywidgets_and_profile_line.py hosted with ❤ by GitHub

画像データの作成

	n = 3
	s = 128
	im = np.zeros((s, s))
	points = (s*np.random.random((2, n**2))).astype(int)
	im[points[0], points[1]] = 10000
	im = ndimage.gaussian_filter(im, sigma=s/(5.*n))

view raw ipywidgets_and_profile_line.py hosted with ❤ by GitHub

用いる画像については、下記記事と同様に作成した。

[matplotlib] 57. plt.imshow()で軸を画像から離して表示

matplotlibのplt.imshowで画像を表示する際に、軸を画像から離して表示する方法について説明する。

sabopy.com

2020.01.23

画像の表示

	fig, ax = plt.subplots(ncols=2,figsize=(8,4))
	img = ax[0].imshow(im, cmap=plt.cm.gist_earth, interpolation='gaussian',origin='upper',alpha=1)
	ax[0].set_xlabel("x")
	ax[0].set_ylabel("y")
	divider = make_axes_locatable(ax[0])
	cax = divider.append_axes("top", size="5%", pad=0.02)
	plt.colorbar(img, cax=cax,orientation='horizontal')
	cax.xaxis.set_ticks_position('top')

view raw ipywidgets_and_profile_line.py hosted with ❤ by GitHub

make_axes_locatableでカラーバーを画像の上に表示した。cax.xaxis.set_ticks_position(‘top’)でカラーバーの目盛りが上側に来るようにした。

ipywidgetsの設定

plotの作成

	start_, = ax[0].plot([],[],'ro',lw=3)
	end_, = ax[0].plot([],[],'ro',lw=3)
	line, = ax[0].plot([],[],'r-',lw=3)
	pro, = ax[1].plot([],[],'.-')

view raw ipywidgets_and_profile_line.py hosted with ❤ by GitHub

widgetsで取得した値を用いてプロットを表示するためにデータが空のプロットを作成しておく。

proはskimageのprofile_lineで取得したデータを表示するためにプロットであり、画像の横のax[1]に表示する。

IntSliderの作成

	x_s = IntSlider(min=0, max=127,step=1,value=0, description="x_start: ",
	orientation='horizontal')
	y_s = IntSlider(min=0, max=127,step=1,value=0, description="y_start: ",
	orientation='horizontal')
	x_e = IntSlider(min=0, max=127,step=1,value=127, description="x_end: ",
	orientation='horizontal')
	y_e = IntSlider(min=0, max=127,step=1,value=127, description="y_end: ",
	orientation='horizontal')

view raw ipywidgets_and_profile_line.py hosted with ❤ by GitHub

プロファイルの開始点の座標と終了点の座標を取得するためにIntSliderを作成する。

Sliderの値を変えたときに行う処理

	def f(x_s,y_s,x_e,y_e):
	start_.set_data([x_e,y_e])
	end_.set_data([x_s,y_s])
	line.set_data([[x_e,x_s],[y_e,y_s]])
	profile = profile_line(im,[y_s,x_s],[y_e,x_e],linewidth=1)
	pro.set_data([[np.arange(len(profile))],profile])
	ax[1].set_xlim(0,len(profile))
	ax[1].set_ylim(0,profile.max()+1)
	ax[1].set_title('data points = '+str(profile.shape[0])+'')

view raw ipywidgets_and_profile_line.py hosted with ❤ by GitHub

set_dataで選択した値を用いて、画像上にプロファイルを取得する範囲を点と線で示す。
profile_lineに取得した座標を入れて、プロファイルを得る。得たプロファイルも同様にset_dataでデータをセットすることで表示する。

Widgetsの有効化と表示

	out =interactive(f,x_s=x_s,y_s=y_s,x_e=x_e,y_e=y_e)
	hbox1 = HBox([x_s, x_e])
	hbox2 = HBox([y_s, y_e])
	ui = VBox([hbox1, hbox2])
	display(ui)

view raw ipywidgets_and_profile_line.py hosted with ❤ by GitHub

interactiveで関数fを有効にし、ipywidgetsが動作するようにする。
widgetsはHBox とVBoxを用いて、整列させたものを作成して、それをdisplay(ui)で表示した。

IntSliderを変化させたときの強度プロファイルの変化

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

Using Interact — Jupyter Widgets 8.1.5 documentation

ipywidgets.readthedocs.io

https://ipywidgets.readthedocs.io/en/latest/examples/Widget%20List.html

ipywidgets.readthedocs.io