Рисовать линии сетки над изображением в matplotlib

Ответ 1

Вам понадобится библиотека изображений python (PIL). (См. Здесь https://pypi.python.org/pypi/PIL). См. Эти ответы для примеров способов установки PIL: answer 1, answer 2

Правильно, с установленным, следующий код должен делать то, что вы просите:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as plticker
try:
    from PIL import Image
except ImportError:
    import Image

# Open image file
image = Image.open('myImage.tiff')
my_dpi=300.

# Set up figure
fig=plt.figure(figsize=(float(image.size[0])/my_dpi,float(image.size[1])/my_dpi),dpi=my_dpi)
ax=fig.add_subplot(111)

# Remove whitespace from around the image
fig.subplots_adjust(left=0,right=1,bottom=0,top=1)

# Set the gridding interval: here we use the major tick interval
myInterval=100.
loc = plticker.MultipleLocator(base=myInterval)
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
ax.yaxis.set_major_locator(loc)

# Add the grid
ax.grid(which='major', axis='both', linestyle='-')

# Add the image
ax.imshow(image)

# Find number of gridsquares in x and y direction
nx=abs(int(float(ax.get_xlim()[1]-ax.get_xlim()[0])/float(myInterval)))
ny=abs(int(float(ax.get_ylim()[1]-ax.get_ylim()[0])/float(myInterval)))

# Add some labels to the gridsquares
for j in range(ny):
    y=myInterval/2+j*myInterval
    for i in range(nx):
        x=myInterval/2.+float(i)*myInterval
        ax.text(x,y,'{:d}'.format(i+j*nx),color='w',ha='center',va='center')

# Save the figure
fig.savefig('myImageGrid.tiff',dpi=my_dpi)

Что, если используется в файле примера grace_hopper.png, выдает следующий вывод:

Ответ 2

Это можно сделать эффективно в двух строках путем циклического преобразования данных изображения с интервалами сетки. Используя каноническое изображение из базы данных SIPI в качестве примера

import pylab as plt

# Load the image
img = plt.imread("lena512color.tiff")

# Grid lines at these intervals (in pixels)
# dx and dy can be different
dx, dy = 100,100

# Custom (rgb) grid color
grid_color = [0,0,0]

# Modify the image to include the grid
img[:,::dy,:] = grid_color
img[::dx,:,:] = grid_color

# Show the result
plt.imshow(img)
plt.show()

Ответ @tom может быть более надежным, поскольку он работает с библиотекой matplotlib. Я оставлю этот пример своей простотой.