使用定义的锚点添加图片以进行绘图答案

【问题标题】：Add pictures to plot using defined anchor points使用定义的锚点添加图片以进行绘图
【发布时间】：2019-09-09 19:00:44
【问题描述】：

我正在使用 Python，并且想知道使用任何库的最简单方法是使用图像上定义的点将图像添加到绘图中以连接到绘图上的特定点。

假设我有一个这样的情节，我知道段的所有开始和结束坐标：

还有这样的图片：

将图片添加到绘图的每个部分以使图片上的红点锚定到该部分的坐标的最简单方法是什么？另外，我需要能够改变图片的方向，即窄部分朝上或朝下。

这是我使用方向向量生成线段的类代码，即 ["TOP", "BOTTOM", "TOP", "TOP", "BOTTOM",...]

class Limb:

    delta_L = 0.3
    theta = radians(8)

    def __init__(self, size=15, length=1):
        self.length = length
        self.size = size
        self.XY = np.zeros((2, size+1))

    def build(self, orient_vec):

        self.curvature = 0

        delta_length = self.length + Limb.delta_L
        theta_vec = np.zeros((self.size+1))

        if len(orient_vec) != self.size:
            exception_string = (
                'Orientation vector size must equal limb size.\n' +
                'Orientation vector size:\t{}\n'.format(
                    len(orient_vec)) + 'Limb size:\t{}\n'.format(self.size)
            )
            raise Exception(exception_string)

        else:
            for ind, seg in enumerate(orient_vec, 1):
                if seg == "TOP":
                    angle = theta_vec[ind-1] + Limb.theta

                    self.XY[0, ind] = self.XY[0, ind-1] + \
                        (delta_length * cos(angle))
                    self.XY[1, ind] = self.XY[1, ind-1] + \
                        (delta_length * sin(angle))

                    self.curvature += Limb.theta

                    theta_vec[ind] = theta_vec[ind-1] + 2*(Limb.theta)
                elif seg == "BOTTOM":
                    angle = theta_vec[ind-1] - Limb.theta

                    self.XY[0, ind] = self.XY[0, ind-1] + \
                        (delta_length * cos(angle))
                    self.XY[1, ind] = self.XY[1, ind-1] + \
                        (delta_length * sin(angle))

                    theta_vec[ind] = theta_vec[ind-1] - 2*(Limb.theta)

                    self.curvature -= Limb.theta
                else:
                    upto = ind
                    break

                upto = ind

            if self.XY.sum() <= 0:
                return
            else:
                self.XY = np.delete(self.XY, np.s_[upto:], 1)

所以要重现情节运行：

from . import Limb
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
import numpy as np

limb = Limb()

orientation_vector = ["TOP", "BOTTOM", "TOP", "TOP",
                      "BOTTOM", "TOP", "BOTTOM", "TOP", "TOP", "BOTTOM", "TOP", "BOTTOM", "TOP", "TOP", "BOTTOM", ]

limb.build(orientation_vector)

segs = limb.XY.shape[1]

points = limb.XY

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([0, 0], [-2, 2], color='black')
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))

ax.plot(points[0, :], points[1, :], color='red')

ax.set_aspect('equal', adjustable='datalim')

plt.show()

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot

【解决方案1】：

对于那些想要做类似事情的人，我用它来帮助imshow_affine：

一步一步：
1. 打开图片
2.计算线段中点
3. 使用imshow_affine将图像添加到绘图
4. 确定窄部分是在顶部还是底部，因为需要将旋转增加 180 度
5. 使用matplotlib.transforms.Affine2D().rotate_deg_around 和matplotlib.transforms.Affine2D().translate 旋转图像并正确定位。请记住使用.set_transform 设置此转换

最终剧情：

【讨论】：