كيفية رسم مستطيل على الصورة باستخدام Matplotlib في بايثون

يمكنك استخدام الدالة Rectangle من الوحدة patches لإضافة حقل يمثل مستطيل:

matplotlib.pyplot.patches.Rectangle(xy, width, height, angle=0.0, **kwargs)

xy: النقطة اليسرى السفلية لبدء رسم المستطيل.  width: عرض المستطيل. height: ارتفاع المستطيل. angle: زاوية دوران المستطيل. مثال:

import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
# قراءة الصورة
im = Image.open('/content/test.jpg')
# تحويل الصورة إلى مصفوفة
im = np.array(im, dtype=np.uint8)
plt.imshow(im)
# axes و  figure  تعريف  
fig, axs = plt.subplots(1)
axs.imshow(x)
# إنشاء مستطيل
rectangle =patches.Rectangle((317, 60), 200, 100, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='None')
# إضافة ال المستطيل
axs.add_patch(rectangle)
# عرض
plt.show()

الوسيط edgecolor يتحكم بلون حدود المستطيل والوسيط facecolor يتحكم بلونه. والوسيط linewidth يتحكم بسماكة الحدود. والدالة add_patch نستخدمها لإضافة الشكل (الذي يمثل المستطيل) إلى الصورة الموجودة ضمن ال axes.
النتيجة:

بجانب استخدام matplotlib.pyplot.patches.Rectangle لوضع مستطيل في مكان معين، يمكن استخدامها كذلك لرسم مستطيل على مكان يتم تحديده بشكل تلقائي اذا كان هناك نموذج تم التعلم عليه مسبقا كالتالي:
 

#تحميل النموذج
train_images = get_image_files(root/"train")
fig, ax = plt.subplots()
#اختيار صورة
path_img = train_images[0]
img = cv2.imread(str(path_img))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

def get_target_ds(name, df):
  rows = df[df["name"] == name[:-4]]
  return rows["class"].values, rows[bboxes_cols].values
bboxes_cols = ["center_x", "center_y", "width", "height"]
labels, boxes = get_target_ds(path_img.name, train_df)
x = (boxes[0][0] - boxes[0][2]*0.5)*img.shape[1]
y = (boxes[0][1] - boxes[0][3]*0.5)*img.shape[0]
w = boxes[0][2] * img.shape[1]
h = boxes[0][3] * img.shape[0]

#عرض الصورة
fig, ax = plt.subplots(figsize = (6,9))
ax.xaxis.tick_top()
ax.imshow(img)
#رسم مستطيل بشكل تلقائي
ax.add_patch(patches.Rectangle((x,y),w,h, fill=False, edgecolor='red', lw=2))

النتيجة:

لاحظ اننا لم نحدد مكان المستطيل على الرسمة وانما تم اختيارها بناء على تعليم النموذج من قبل.

ذلك الاستخدام مهم للغاية في مجالات object detection أو تحديد الأشياء وغيرها.