RangeSlider を使用した画像のしきい値処理

RangeSlider ウィジェットを使用して、画像のしきい値を制御します。

RangeSlider ウィジェットは、widgets.Slider ウィジェットと同様に使用できます。主な違いは、RangeSlider のval属性が単一の float ではなく float のタプルであることです。(lower val, upper val)

を使用して単一の float を制御する例については、Sliderを参照してください。Slider

離散値へのスナップの例については、スライダを離散値にスナップするを参照してくださいSlider。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import RangeSlider

# generate a fake image
np.random.seed(19680801)
N = 128
img = np.random.randn(N, N)

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
fig.subplots_adjust(bottom=0.25)

im = axs[0].imshow(img)
axs[1].hist(img.flatten(), bins='auto')
axs[1].set_title('Histogram of pixel intensities')

# Create the RangeSlider
slider_ax = fig.add_axes([0.20, 0.1, 0.60, 0.03])
slider = RangeSlider(slider_ax, "Threshold", img.min(), img.max())

# Create the Vertical lines on the histogram
lower_limit_line = axs[1].axvline(slider.val[0], color='k')
upper_limit_line = axs[1].axvline(slider.val[1], color='k')


def update(val):
    # The val passed to a callback by the RangeSlider will
    # be a tuple of (min, max)

    # Update the image's colormap
    im.norm.vmin = val[0]
    im.norm.vmax = val[1]

    # Update the position of the vertical lines
    lower_limit_line.set_xdata([val[0], val[0]])
    upper_limit_line.set_xdata([val[1], val[1]])

    # Redraw the figure to ensure it updates
    fig.canvas.draw_idle()


slider.on_changed(update)
plt.show()

参考文献

この例では、次の関数、メソッド、クラス、およびモジュールの使用が示されています。

• matplotlib.widgets.RangeSlider