用于图像分析的感兴趣区域绘制工具（python）

Question

为了摆脱IDL和Matlab，我正在探索我需要用python/scipy等语言实现什么样的工具。一个常见的特性是显示医学图像和感兴趣的轮廓区域（例如IDL中的defroi或GIU版本的xroi）。在chaco和matplotlib中，有一些LassoSelection工具的例子很接近，但并不完全适合我的需要（我想单击单击多边形而不是拖动光标）。

是否有现有的工具可以做到这一点，或者我需要扩展和自定义现有的类？无论哪种情况，指向正确方向的指针都会有帮助。

Answer 1

我认为您可以使用PyQTGraph来实现这个目的，https://launchpad.net/pyqtgraph。我只是谨慎地使用了它，因为它比matplotlib有更少的固有选项，但是它很快，而且它确实有一些内置的小部件，用于您感兴趣的ROI选择。不过，您可能会发现自己正在构建将matplotlib与PyQTGraph合并的自定义绘图例程，如果格式不同，这可能会引起麻烦，等等。这可能会导致更多的记帐，但可能会解决您的问题。

Answer 2

现在matplotlib有一个很好的小部件叫做“lassselector”，它使得自由多边形的绘制非常容易。

示例代码如下： http://matplotlib.org/examples/widgets/lasso_selector_demo.html

我的简约版：

from pylab import *
from matplotlib.widgets import LassoSelector

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(np.random.randint(0,255,(255,255)), cmap='gray')

def onselect(verts):
    print verts

lasso = LassoSelector(ax, onselect)

subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1) 

Answer 3

在拍摄包含感兴趣区域绘图等功能的交互式数据可视化时，matplotlib似乎不太适合。虽然它当然处理事件处理等

到目前为止，我能想到的最好的办法就是以guiqwt的名义做出令人印象深刻的努力。它是基于PyQwt的，并且有一个相当多（相当容易满足）依赖项的列表。快速浏览一下他们的test examples of image visualization可以看到一个方便的工具集。安装和运行这些示例很容易。时间会告诉我，融入自己的工作是多么容易。