forループを一時停止してユーザ入力を待つ方法matplotlib

Question

申し訳ありませんが、私の質問のタイトルは読みにくいです。

これは私の問題です。

私は画像ファイルを撮り、すべてのピクセルをループしようとしています。私はピクセルファイルの画像のmatplotlibのフィギュア表示する各ピクセルに

（行われています。）

図は、ユーザーがすることにより、画素の色を分類しながら、私は一時停止し、私のループを必要と表示されたら'b'または 'c'を押してから、スペースバーでFigureを閉じます。

この操作が完了したら、次のピクセルをロードします。しかし、私が持っている問題は、forループが一時停止しないということです。 forループの中にwhileループを置くと、Figureはロードを終了しません（白い画面のままで、マウスをスクロールするとローディングサークルに変わります）。

私はイベントハンドリングに新しいので、おそらく私はこれを行うにはいくつかの方法がありません。

matplotlibsインタラクティブモードで動作させることもできません。

以下は私のコードですが、それは非常に荒いです。私は今朝からそれに取り組んできました。使用されているクラスの唯一のメソッドはです。（）です。

from scipy.misc import imread 
from PIL import Image 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

class images(object): 

def __init__(self,img,flat=False,mod='RGB',show=True): 
    'File types to compare to' 
    file_type_list =['.jpg','.bmp','.gif','.png'] 
    'Create assertion error if not right fiel type' 
    assert(any(img[-4:] for x in file_type_list)),"Wrong file formate please use: JPEG, BMP, GIF, or PNG" 
    'Read image file to numpy array' 
    self.img=imread(img,flatten=flat,mode=mod)   
    'Show image in matplotlib plot if selected by user' 
    if show == True: 
     fig, ax = plt.subplots() 
     ax.imshow(self.img)   

def arr_to_vector(self): 
    'Convert 3D image array into 2D vector [no. pixels,3(RGB)]' 
    self.img_vector = self.img.reshape(-1,self.img.shape[2]) 
    return self.img_vector 

def gray_vector(self): 
    'Convert 3D image array into 1D vector [no. pixels in grayscale]' 
    img_vector = self.img.reshape(-1,self.img.shape[2]) 
    self.g_img_vector = np.mean(img_vector,axis=1) 
    return self.g_img_vector 

def plotter(self): 
    self.fig = plt.figure() 
    plt.imshow(self.img) 

def disp_pixel(i): 
    tmp = allsamecolor(Img.img,i) 
    fig = plt.figure() 
    plt.imshow(tmp) 
    plt.show() 
    cid = fig.canvas.mpl_connect('key_press_event',on_key) 
    return fig.number, fig 

def on_key(event): 
    if event.key == ' ': 
     plt.close(event.canvas.figure) 
     return event.key 
    else: 
     if event.key == 'b': 
      print(event.key) 
      labels.append('black') 
     elif event.key == 'c': 
      print(event.key) 
      labels.append('copper') 

def assign(x,i): 
    x = i 
    return x 

def allsamecolor(img, i): 
    fv = np.vectorize(assign) 
    ret = fv(img,i) 
    return ret 

img = 'C:/Temp/test.jpg' 

Img = images(img,show=False) 

v = Img.arr_to_vector() 

labels = [] 

n = 0 
for i in v: 
    x, fig = disp_pixel(i) 
    print(x) 
    input("Press <ENTER> to continue") 

Answer 1

以下は、新しい画像が、ユーザがスペースを押すたびに示されている更新図の一例であろう。ユーザーは、画像内に青色または赤色が多く見えるかどうかによって、bまたはrのいずれかを押す必要があります。ユーザ入力は、画像の平均値とともに格納される。 Nの画像の完成後、結果はグラフとして視覚化される。

これは、プロットウィンドウのイベントループ内で完全なコードを実行できることを示しています。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

class Quest(): 
    def __init__(self, N = 5, bias=0): 
     self.bias = bias 
     self.N = N 
     self.resImage = np.zeros(self.N) 
     self.resUser = np.zeros(self.N) 
     self.mapping = {"b" : -1,"r" : 1} 

    def start(self): 
     self.fig, self.ax = plt.subplots() 
     self.i = 0 
     self.im = self.ax.imshow(np.zeros((3,3)), norm=plt.Normalize(-1,1),cmap="bwr") 
     self.cid = self.fig.canvas.mpl_connect("key_press_event", self.user_input) 
     self.next_image() 
     plt.show() 

    def next_image(self): 
     im = self.generate_image() 
     self.resImage[self.i] = im.mean() 
     self.im.set_data(im) 
     self.fig.canvas.draw_idle() 

    def user_input(self, event=None): 
     if event.key == ' ': 
      if self.i < self.N-1: 
       self.i += 1 
       self.next_image() 
      else: 
       self.show_result() 
     elif event.key in self.mapping.keys(): 
      self.resUser[self.i] = self.mapping[event.key.lower()] 
     else: 
      return 

    def show_result(self): 
     self.ax.clear() 
     self.ax.scatter(range(self.N), self.resImage, label="images") 
     self.ax.scatter(range(self.N), self.resUser, label="user") 
     self.ax.axhline(self.bias, color="k") 
     self.ax.legend() 
     self.fig.canvas.draw_idle() 


    def generate_image(self): 
     return np.random.normal(self.bias,0.7, size=(3,3)) 

q = Quest() 
q.start()