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

1. Matplotlib.animation.FuncAnimation — Документация Matplotlib — разъяснение принципов работы FuncAnimation.
2. matplotlib.pyplot.pause — Документация Matplotlib — подробности использования функции pyplot.pause().
3. python – Как обновить график в matplotlib – Stack Overflow — обсуждение методов построения графика, обновляемого в реальном времени, на Stack Overflow.
4. PyQtGraph – Средство научной графики и GUI для Python — руководство по реализации визуализации данных в реальном времени при помощи Python.
5. Python's time.sleep() – пауза, остановка в коде Python | Python Central — о возможностях пауз в коде Python и построении графика, обновляемого в реальном времени.
6. Что такое Python Global Interpreter Lock (GIL)? – Real Python — основы работы с GIL в Python.
7. threading — Многопоточность с использованием потоков — Документация Python — введение в особенности многопоточности в языке Python.