matplotlib实现同一页面显示两张图片且单独缩放和拖动各自的图片（matplotlib画多张图）

需求如下：

1、在一个页面中显示两张图片

2、进入页面可以使用鼠标拖动各自的图片，相互不受影响

3、进入页面后可以使用鼠标滚轮放大或缩小图片，相互不受影响，即鼠标移动到图片A上，可对图片A进行放大或缩小，图片B不受影响，反之亦然

4、拖动需求同3

实现代码：

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

import numpy as np

class Scale:

def __init__(self,fig,base_scale=1.5):

self.fig=fig

self.base_scale=base_scale

self.x0 = None

self.y0 = None

self.x1 = None

self.y1 = None

self.xpress = None

self.ypress = None

self.cur_xlim = None

self.cur_ylim = None

self.press = None

self.fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', self.enter_axes)

self.fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", self.enter_axes)

self.fig.canvas.mpl_connect('button_press_event',self.onPress)

self.fig.canvas.mpl_connect('button_release_event',self.onRelease)

self.fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event',self.onMotion)

def enter_axes(self,event):

# print(f"enter axes {event.inaxes}")

axtemp = event.inaxes

self.cur_xlim=axtemp.get_xlim()

self.cur_ylim=axtemp.get_ylim()

# print(f"x {self.cur_xlim} y {self.cur_ylim}")

xdata=event.xdata

ydata=event.ydata

if event.button == "up":

scale_factor=1/self.base_scale

elif event.button == "down":

scale_factor=self.base_scale

else:

scale_factor=1

new_width = (self.cur_xlim[1] - self.cur_xlim[0]) * scale_factor

new_height = (self.cur_ylim[1] - self.cur_ylim[0]) * scale_factor

relx = (self.cur_xlim[1] - xdata) / (self.cur_xlim[1] - self.cur_xlim[0])

rely = (self.cur_ylim[1] - ydata) / (self.cur_ylim[1] - self.cur_ylim[0])

axtemp.set_xlim([xdata - new_width * (1 - relx), xdata + new_width * (relx)])

axtemp.set_ylim([ydata - new_height * (1 - rely), ydata + new_height * (rely)])

self.fig.canvas.draw_idle()

def onPress(self,event):

axtemp = event.inaxes

if event.inaxes != axtemp:

return

self.cur_xlim = axtemp.get_xlim()

self.cur_ylim = axtemp.get_ylim()

self.press = self.x0, self.y0, event.xdata, event.ydata

self.x0, self.y0, self.xpress, self.ypress = self.press

def onMotion(self,event):

if self.press is None:

return

if event.inaxes != event.inaxes:

return

dx = event.xdata - self.xpress

dy = event.ydata - self.ypress

self.cur_xlim -= dx

self.cur_ylim -= dy

event.inaxes.set_xlim(self.cur_xlim)

event.inaxes.set_ylim(self.cur_ylim)

def onRelease(self,event):

self.press = None

event.inaxes.figure.canvas.draw_idle()

class ViewImg:

def __init__(self,imgPath):

self.imgPath=imgPath

def viewImage(self):

try:

img1=Image.open(self.imgPath[0])

img2=Image.open(self.imgPath[1])

imgList=[]

for item in [img1,img2]:

if item == img1:

scale=2000/item.size[0]

print(f"img1:{item},{scale}")

elif item == img2:

scale=3000/item.size[0]

print(f"img2:{item},{scale}")

width=int(item.size[0]*scale)

height=int(item.size[1]*scale)

print(f"(width,height):{(width,height)}")

item=item.resize((width,height),Image.ANTIALIAS)

item=np.array(item)

imgList.append(item)

if len(imgList)==2:

img1,img2=imgList

else:

print(f"读取图片数量出错，{len(imgList)}")

return

except Exception as ex:

print(f"view image error\n{ex}")

return

else:

# 设置窗口最大化前参数

plt.switch_backend("QT5Agg")

fig=plt.figure("染色体图和细胞图")

# 添加1行2列格子并添加第一个子格

ax1=fig.add_subplot(1,2,1)

# 仅显示坐标轴，但不显示刻度线

plt.xticks([])

plt.yticks([])

# 显示图片

plt.imshow(img1, aspect="auto")

plt.axis('on')

# 添加1行2列格子并添加第二个子格

ax2=fig.add_subplot(1, 2, 2)

# 添加自动布局

plt.tight_layout()

plt.xticks([])

plt.yticks([])

plt.imshow(img2, aspect="auto")

plt.axis('on')

# 调整四周和子图之间的间距

plt.subplots_adjust(left=0.005,right=0.995,bottom=0.005,top=0.995,wspace=0.010,hspace=0.1)

# 设置最大化

plt.get_current_fig_manager().window.showMaximized()

ax1.set_title("dna")

ax2.set_title("cell")

scale=Scale(fig)

plt.show()

if __name__ == '__main__':

imgPath=[r"C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\a.jpg",r"C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\b.jpg" ]

viewImg=ViewImg(imgPath)

viewImg.viewImage()

参考网址：

1.https://matplotlib.org/users/event_handling.html

2.https://blog.csdn.net/dcyywin8/article/details/84101319

来源： http://jianshu.com/u/28161b7c9995/

         http://cnblogs.com/surpassme/

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