はじめに
matplotlibのbutton_press_eventで取得した座標を用いて、画像上の任意の位置のプロファイルをskimageのprofile_lineで作成し、表示する方法について説明する。
コード
解説
モジュールのインポートなど
データの生成と画像の表示
データの生成と画像の表示は下記記事と同様に行った。
[ipywidgets] 16. 画像の強度プロファイル分析：IntSliderとprofile_lineで対話的に可視化する方法
Jupyter NotebookでipywidgetsのIntSliderを使い、scikit-image measureのprofile_line関数を活用して、画像上の任意の位置における強度プロファイルを対話的に取得・表示する方法を解説します。
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2020.03.06
plotの作成
クリック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。
Textarea widgetsの作成と表示
クリックした点の座標をTextareaで表示する。
クリック時の動作の設定
event.button==1は左クリック時の場合であり、event.button==3は右クリックの場合となる。
クリックするごとにリスト(posi)に座標を追加していく。
それぞれのクリックで得られた座標をもとにしてskimageのprofile_lineでプロファイルを取得して表示する。
クリックイベントの有効化
参考
Event handling and picking — Matplotlib 3.1.2 documentation
matplotlib.org
Widget List — Jupyter Widgets 8.1.7 documentation
ipywidgets.readthedocs.io
[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)
scikit-imageのprofile_line関数を使用して、画像上の任意の2点間の強度プロファイル（輝度変化）を可視化する方法について解説します。画像処理における信号強度の分析や特徴抽出に役立つ手法です。
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2020.03.04
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