我正在尝试使用OpenCV实时绘制来自摄像机的一些数据。但是，实时绘图(使用matplotlib)似乎不能正常工作。
我把这个问题隔离在这个简单的例子中:
fig = plt.figure()
plt.axis([0, 1000, 0, 1])
i = 0
x = list()
y = list()
while i < 1000:
temp_y = np.random.random()
x.append(i)
y.append(temp_y)
plt.scatter(i, temp_y)
i += 1
plt.show()
我希望这个例子能分别画出1000个点。实际发生的情况是，窗口弹出，显示第一个点(好吧)，然后等待循环结束，然后填充图的其余部分。
有什么想法，为什么我没有看到点填充一个时间?
当前回答
另一种选择是使用散景。在我看来，至少对于实时情节来说，这是一个不错的选择。下面是问题中代码的散景版本:
from bokeh.plotting import curdoc, figure
import random
import time
def update():
global i
temp_y = random.random()
r.data_source.stream({'x': [i], 'y': [temp_y]})
i += 1
i = 0
p = figure()
r = p.circle([], [])
curdoc().add_root(p)
curdoc().add_periodic_callback(update, 100)
对于运行它:
pip3 install bokeh
bokeh serve --show test.py
Bokeh通过websocket通信在web浏览器中显示结果。当数据由远程无头服务器进程生成时，它尤其有用。
其他回答
问题似乎是您希望plot .show()显示窗口，然后返回。它不会那样做。程序将在此时停止，只有在您关闭该窗口后才恢复。您应该能够测试这一点:如果您关闭窗口，然后另一个窗口将弹出。
要解决这个问题，只需在循环之后调用一次plt.show()。然后你就得到了完整的情节。(但不是“实时绘图”)
你可以尝试像这样设置关键字参数块:plt.show(block=False)在开始时，然后使用.draw()来更新。
带有保留线条风格的圆形缓冲区的活动情节:
import os
import time
import psutil
import collections
import matplotlib.pyplot as plt
pts_n = 100
x = collections.deque(maxlen=pts_n)
y = collections.deque(maxlen=pts_n)
(line, ) = plt.plot(x, y, linestyle="--")
my_process = psutil.Process(os.getpid())
t_start = time.time()
while True:
x.append(time.time() - t_start)
y.append(my_process.cpu_percent())
line.set_xdata(x)
line.set_ydata(y)
plt.gca().relim()
plt.gca().autoscale_view()
plt.pause(0.1)
表演可能不是最好的选择。我要做的是使用pyplot.draw()代替。您还可能希望在循环中包含一个小的时间延迟(例如，time.sleep(0.05))，以便您可以看到情节的发生。如果我对你的例子做这些改变，它对我有用，我看到每个点一次出现一个。
下面是问题代码的工作版本(至少需要2011年11月14日的Matplotlib 1.1.0版本):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.axis([0, 10, 0, 1])
for i in range(10):
y = np.random.random()
plt.scatter(i, y)
plt.pause(0.05)
plt.show()
请注意对plt.pause(0.05)的调用，它既绘制新数据，又运行GUI的事件循环(允许鼠标交互)。
如果您对实时绘图感兴趣，我建议您查看matplotlib的动画API。特别是，使用blit来避免在每一帧上重画背景可以给你带来实质性的速度增益(~10倍):
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import time
import matplotlib
matplotlib.use('GTKAgg')
from matplotlib import pyplot as plt
def randomwalk(dims=(256, 256), n=20, sigma=5, alpha=0.95, seed=1):
""" A simple random walk with memory """
r, c = dims
gen = np.random.RandomState(seed)
pos = gen.rand(2, n) * ((r,), (c,))
old_delta = gen.randn(2, n) * sigma
while True:
delta = (1. - alpha) * gen.randn(2, n) * sigma + alpha * old_delta
pos += delta
for ii in xrange(n):
if not (0. <= pos[0, ii] < r):
pos[0, ii] = abs(pos[0, ii] % r)
if not (0. <= pos[1, ii] < c):
pos[1, ii] = abs(pos[1, ii] % c)
old_delta = delta
yield pos
def run(niter=1000, doblit=True):
"""
Display the simulation using matplotlib, optionally using blit for speed
"""
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlim(0, 255)
ax.set_ylim(0, 255)
ax.hold(True)
rw = randomwalk()
x, y = rw.next()
plt.show(False)
plt.draw()
if doblit:
# cache the background
background = fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)
points = ax.plot(x, y, 'o')[0]
tic = time.time()
for ii in xrange(niter):
# update the xy data
x, y = rw.next()
points.set_data(x, y)
if doblit:
# restore background
fig.canvas.restore_region(background)
# redraw just the points
ax.draw_artist(points)
# fill in the axes rectangle
fig.canvas.blit(ax.bbox)
else:
# redraw everything
fig.canvas.draw()
plt.close(fig)
print "Blit = %s, average FPS: %.2f" % (
str(doblit), niter / (time.time() - tic))
if __name__ == '__main__':
run(doblit=False)
run(doblit=True)
输出:
Blit = False, average FPS: 54.37
Blit = True, average FPS: 438.27
