更改 matplotlib 中的抗锯齿强度答案

【问题标题】：change strength of antialiasing in matplotlib更改 matplotlib 中的抗锯齿强度
【发布时间】：2011-12-07 17:10:42
【问题描述】：

是否可以在 matplotlib 中增加抗锯齿？我仍然可以在我的数据中看到一些混叠，我尝试了几个后端，它仍然存在。行的抗锯齿标志已设置。

这里你可以明白我的意思

这是从屏幕截图中截取的样本。这可能不是最好的例子，但我想人们可以看到排队的楼梯。它是使用 wxagg 后端拍摄的。

我在 Windows 7 上使用 matplotlib 1.01 版。

更新：我没有产生上一张图片的代码了，但我仍然有问题。下面是一个显示别名的简单代码示例。

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('wxAgg')
import matplotlib.pyplot as pl
print 'Backend:', pl.get_backend()

x = np.linspace(0,6,100)
y = np.sin(x)

for a in range(10):
    pl.plot( x, a/10.*x, linewidth=1)

pl.show()

打印的是Backend: WXAgg 结果图如下所示。

尤其是下方的红色曲线显示出明显的锯齿。

【问题讨论】：

使用高质量算法以更高的像素尺寸和更小的比例渲染您的绘图。
但是交互式会话呢？
您指的是带有imshow 的图像图吗？如果是这样，那与抗锯齿无关，那只是imshow使用的插值算法。（它会插入 3 波段颜色数组，而不是原始数据，这会导致很多伪影。）
不，我指的是简单的线图。
啊，抱歉，我草率下结论...您使用的是什么后端？一些后端比其他后端处理得更好。基于 Agg 的后端抗锯齿效果很好。其他一些则没有。

标签： python matplotlib antialiasing

【解决方案1】：

如果您将图片保存为 .svg 文件，您将获得无限的精度。然后，您可以使用 InkScape 之类的工具编辑此 .svg，并根据需要获得多少精度/抗锯齿。

【讨论】：

是的，导出到svg -> inkscape -> export to png at 5x the dpi -> GIMP -> [blur slightly? ->] scale to 20% -> export to png again。为我完全移除了相邻多边形之间的白线。

【解决方案2】：

您添加到问题中的图片已经完全消除锯齿。没有比这更好的了。看看图片的放大版本：

【讨论】：

你是对的，这是很好的抗锯齿，但我不确定我是否会做到“完美”。一个好的抗锯齿算法有很多因素。
1.它似乎没有数量有限的阴影（例如 Windows 字体渲染） 2. 没有可见的伪影。 3. 亚像素渲染不是红色事物的选项。 4. 每行一个pixel-span的宽度是由线宽定义的，不能被算法改变。我真的不知道如何以任何方式改善这种情况。你有办法吗？
我什至没有提到亚像素渲染。您提出了一个因素，即阴影数量，它由应用的超级采样量决定。我能想到其他的：滤镜的形状和大小，色彩空间的线性度。
没错，你是对的。没有考虑伽玛校正和那些东西。我刚才尝试了几种变体，使用 Gamma 校正和其他缩放，在不改变线宽的情况下无法让它看起来更好。很想听听你会改变什么。
我认为必须在线性色彩空间中进行过滤，然后进行伽玛校正或转换为 sRGB 以进行输出。过滤器的选择将影响步骤的模糊性和可见性之间的权衡。我希望自己探索其中的一些选择，但我没有时间和动力。