Seuil d'une image avec RangeSlider

Utilisation du widget RangeSlider pour contrôler le seuillage d'une image.

Le widget RangeSlider peut être utilisé de la même manière que le widgets.Slider widget. La principale différence est que l'attribut de RangeSlider valest un tuple de flottants plutôt qu'un seul flottant.(lower val, upper val)

Voir Curseur pour un exemple d'utilisation d'un Sliderpour contrôler un seul flotteur.

Voir Alignement des curseurs sur des valeurs discrètes pour un exemple d' Slideralignement sur des valeurs discrètes.

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()

Références

L'utilisation des fonctions, méthodes, classes et modules suivants est illustrée dans cet exemple :

• matplotlib.widgets.RangeSlider