[seaborn-image] 3. ImageGridによる複数画像の表示

matplotlib

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。

seaborn-image: image data visualization — seaborn-image documentation

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。

[seaborn] 2. set_contextで文字サイズ等を変更する
seabornは簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリである。ここではset_contextにより図の文字サイズなどを変更する方法について説明する。

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)

参考

seaborn_image.ImageGrid — seaborn-image documentation
Module: color — skimage v0.20.0.dev0 docs

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