はじめに
Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、複数の画像を表示できるImageGrid
について説明する。
コード&解説
インストール
condaの方は
conda install -c conda-forge seaborn-image
pipの方は
pip install -U seaborn-image
でインストールできる。
モジュールのインポート
seaborn_image は isnsとして読み込む。
バージョン
全体の設定
isns.set_context(“talk”)でフォントサイズなどを変える。種類は ‘paper’, ‘notebook’, ‘presentation’, ‘talk’ and ‘poster’の5種ある。
isns.set_image(cmap=”bone”, origin=”upper”)でデフォルトのカラーマップをboneにして、デフォルトの画像の原点の設定をupperにする。
データの読み込み
サボテンのすみれ丸、兜丸の画像を読み込む。以下の画像を用いた。
グレースケール画像の作成
skimage.color の rgb2grayで、RGB画像をグレースケール画像に変換したものを作成する。
ImageGridによる複数画像の表示
ImageGrid([img1_g, img2_g]
)だけで下の画像が表示できる。(despine=Trueでspineを非表示にもしている。)
カラーマップの変更
cmap=”plasma”とすると下のようになる。
[“summer”, “magma”] のようにcmapをリスト形式で指定すると、異なるcmapで画像を表示できる。
scale barの表示
dxを[0.2, 0.1]のようにすることで、異なる長さのスケールバーを表示できる。
dx、unitsの一部をNoneとすることでスケールバーを部分的に表示できる。
画像ごとに表示範囲を変える
robustをTrueとして、percでタプルのリストを設定することで画像ごとに表示範囲をパーセンタイルで設定できる。
画像を縦に並べて表示
col_wrap=1とすることで1列に画像を並べて表示できる。
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)
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