Python 中的矩形可视化

Question

所以，我有一个 10x10 的网格。关于如何在其中可视化 2025 个矩形的任何想法？我的意思是，我想将它们放在一页上（也许是一张图片），但我不知道应该使用哪个库。我想用 alpha 可视化所有的东西，比如当彼此之间有更多的边界时，我也想可视化它。我的意思是我不知道该怎么做。我不需要给我代码什么的，我只想要一个库名就可以使用。

编辑： 我的矩形在一个列表中定义，其中有 4 个元组，其中一个元组具有角的 x、y 坐标，例如：[(x, y), (x2, y), (x, y2), (x2, y2)]

编辑2： 现在我的代码是：

multipler = 100
canvasH = 10 * multipler  # 10 == Y in squares.py
canvasW = 10 * multipler  # 10 == X in squares.py

img = numpy.zeros((canvasH, canvasW, 3), numpy.uint8)
# img = cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5)

rectangles = [[(0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1)], [(0, 0), (1, 0), (0, 2), (1, 2)], [(0, 0), (1, 0), (0, 3), (1, 3)]...]

for rectangle in rectangles:
    cv2.rectangle(img, (rectangle[0][0] * multipler, rectangle[0][1] * multipler), (rectangle[3][0] * multipler, rectangle[3][1] * multipler), (206, 220, 242))

cv2.imshow('img', img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

但是我只看到9x9张图片，所以看不到全部（我有2025张）

谢谢，马尔西

Answer 1

你的问题有很多未知数。这是一个可能的解释。

一些备注：

有许多库可以绘制矩形。 Matplotlib 被大量用于可视化，并且具有方便的 Rectangle 功能。
颜色有多种表示方式，例如由 0 到 1 之间的 3 个值表示红-绿-蓝（更多信息 here）。
alpha 可以作为第 4 个元素并入，也可以单独给出。
如果只想看到边缘，请将面色设置为'none'。
无需缩放值。 matplotlib 等库通过设置 dpi（每英寸点数，标准值：100、300、600）自动执行此操作
如果您不想只在屏幕上使用结果，savefig 可以保存为多种格式。 '.png' 最适合纯图像格式。 '.svg' 对于高质量矢量格式很有趣。
最终结果现在看起来像一幅抽象画，但可以作为探索的起点。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
import random

rectangles = []
for _ in range(2025):
    x = random.uniform(0.0, 10.0)
    y = random.uniform(0.0, 10.0)
    w = random.uniform(0.1, 1.0)
    h = random.uniform(0.1, 1.0)
    rectangles.append([(x,y), (x+w,y), (x,y+h), (x+w,y+h)])

color = [c/256 for c in (206, 220, 242)] # rgb values between 0 and 1
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set(xlim=(0, 10), ylim=(0, 10))
ax.axis('off')

for rectangle in rectangles:
    xy = rectangle[0]
    width = rectangle[3][0] - rectangle[0][0]
    height = rectangle[3][1] - rectangle[0][1]
    rect = Rectangle(xy, width, height, linewidth=1, edgecolor='none', facecolor=color, alpha=0.3)
    ax.add_patch(rect)

plt.savefig("test.png", bbox_inches='tight', dpi=300)
plt.show()

PS1：对于您在关于网格上重叠的许多矩形的评论中的附加问题，您可能会绘制一个图像，该图像由覆盖每个单位正方形的矩形数着色。一些示例代码：

from matplotlib import pyplot as plt

rectangles = [[(0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1)], [(0, 0), (1, 0), (0, 2), (1, 2)], [(0, 0), (1, 0), (0, 3), (1, 3)],
              [(0, 0), (1, 0), (0, 4), (1, 4)], [(0, 0), (1, 0), (0, 5), (1, 5)], [(0, 0), (1, 0), (0, 6), (1, 6)],
              [(0, 0), (1, 0), (0, 7), (1, 7)], [(0, 0), (1, 0), (0, 8), (1, 8)], [(0, 0), (1, 0), (0, 9), (1, 9)],
              ... ]

grid = [[0 for y in range(10)] for x in range(10)]
for r in rectangles:
    for x in range(r[0][0], r[3][0] + 1):
        for y in range(r[0][1], r[3][1] + 1):
            grid [x][y] += 1

plt.imshow(grid, cmap='magma_r')
plt.show()

PS2：对于您的示例，几乎所有矩形都在 10x10 的网格上具有整数坐标，一个想法是仅绘制边缘，使用随机颜色区分并随机移动所有点，因此它们不会不再重叠了。即便如此，仍然有大量几乎重叠的矩形。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib import cm
import random

rectangles = ...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set(xlim=(0, 11), ylim=(0, 11))
ax.axis('off')
cmap = cm.get_cmap('rainbow')
for rectangle in rectangles:
    x0 = rectangle[0][0] + random.uniform(-.45, .45)
    y0 = rectangle[0][1] + random.uniform(-.45, .45)
    x1 = rectangle[3][0] + random.uniform(-.45, .45)
    y1 = rectangle[3][1] + random.uniform(-.45, .45)
    width = x1-x0
    height = y1-y0
    rect = Rectangle((x0, y0), width, height, linewidth=1,
                     facecolor='none', edgecolor=cmap(random.uniform(0,1)), alpha=0.5)
    ax.add_patch(rect)
plt.savefig("test.png", bbox_inches='tight', dpi=300)
plt.show()

Python 中的矩形可视化

Visualization of rectangles in Python

python

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