Реализация реального времени в плотинге с OpenCV и Matplotlib
Быстрый ответ
Для визуализации графика, обновляемого в режиме реального времени, можно воспользоваться анимацией из библиотеки matplotlib
при помощи инструмента FuncAnimation
:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], 'r-')
def init():
ax.set_xlim(0, 2 * np.pi)
ax.set_ylim(-1, 1)
return line,
def update(frame):
x, y = line.get_data()
x = np.append(x, frame)
y = np.append(y, np.sin(frame))
line.set_data(x, y)
return line,
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128), init_func=init, blit=True)
plt.show()
Важное преимущество данного метода — его эффективность: он позволяет строить динамический график синусоиды, обновляя только линию, без необходимости перерисовки всей фигуры.
Приоритет скорости: оптимизация графика в реальном времени
Открываем возможности plt.pause()
Оптимизация отображения данных в реальном времени возможна благодаря функции plt.pause()
из библиотеки matplotlib
:
# Ваш бесконечный цикл:
plt.pause(0.05) # Небольшая пауза перед следующей итерацией
Данная функция обрабатывает события GUI и обеспечивает плавное взаимодействие в режиме реального времени.
Борьба с задержками перерисовки при помощи blit
Для избежания необходимости полной перерисовки, используйте API анимации matplotlib с blit, который позволяет перерисовывать только определённые части графика, существенно сокращая время задержки.
Оптимизация потокобезопасности для интеграции с GUI
Если вы интегрируете ваши Python-приложения с PyQt4/5 GUI, то использование многопоточности или потокобезопасных механизмов гарантирует стабильную работу ваших графиков в реальном времени.
Изнанка процесса: глубокие настройки производительности графиков
Измерение среднего числа FPS и настройка окна графического интерфейса, а также кэширование фонового изображения графика, позволяют достичь оптимального соответствия между визуальным качеством и скоростью обновления.
В самом сердце обновления графика в реальном времени
Интерактивный режим: незаменимый помощник графика в реальном времени
Чтобы обновления были видны немедленно, активируйте интерактивный режим matplotlib
с помощью функции plt.ion()
:
plt.ion() # Включен режим мгновенного отображения изменений!
Этот режим позволяет производить обновления без остановки работы скрипта.
Мастерство обновления точек графика в цикле
Парад точек с помощью 'plt.scatter()'
При необходимости добавлять отдельные точки данных, используйте функцию plt.scatter()
в цикле для мгновенного отображения изменений. Процесс начинается с задания пределов через plt.axis()
, инициализации окна командой plt.show()
и продолжается в рамках цикла.
Визуализация
Построение графика с обновлениями в реальном времени можно сравнить с поездкой на поезде:
Поезд (🚂) – это ваш график
Железнодорожные пути 🛤️🛤️🛤️ – это цикл while
В процессе движения поезда он оставляет за собой след, который представляет собой отмеченные точки данных:
while True:
# 🚂 движется вперед, каждая точка данных – это добавление нового элемента к общему сюжету
update_plot_with_new_data_point()
Каждое обновление в данном контексте едва ли не клубы дыма от поезда, отражающие динамичность данных в реальном времени.
Полезные материалы
- Matplotlib.animation.FuncAnimation — Документация Matplotlib — разъяснение принципов работы FuncAnimation.
- matplotlib.pyplot.pause — Документация Matplotlib — подробности использования функции
pyplot.pause()
. - python – Как обновить график в matplotlib – Stack Overflow — обсуждение методов построения графика, обновляемого в реальном времени, на Stack Overflow.
- PyQtGraph – Средство научной графики и GUI для Python — руководство по реализации визуализации данных в реальном времени при помощи Python.
- Python's time.sleep() – пауза, остановка в коде Python | Python Central — о возможностях пауз в коде Python и построении графика, обновляемого в реальном времени.
- Что такое Python Global Interpreter Lock (GIL)? – Real Python — основы работы с GIL в Python.
- threading — Многопоточность с использованием потоков — Документация Python — введение в особенности многопоточности в языке Python.