如何使用matplotlib放大图像指定区域并绘制局部放大效果图

你要的局部放大标注效果可以通过matplotlib自带的mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator模块实现，无需额外安装第三方库，以下是完整实现方案：

实现步骤 #

• 先绘制主图内容（支持图像、折线图、散点图等所有matplotlib支持的图表类型）
• 插入嵌入式子图作为放大窗口，设定窗口的大小和位置
• 子图内绘制和主图相同的内容，将坐标轴范围限定到你需要放大的区域
• 调用标注工具绘制主图的放大区域框，以及主图和子图之间的连接线

完整代码示例 #

这里以加载并放大图像指定区域为例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cbook
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes, mark_inset

# 加载示例图像，你可以替换为自己的图像读取逻辑，比如plt.imread("your_img.png")
with cbook.get_sample_data("ada.png") as fp:
    img = plt.imread(fp)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
# 绘制主图
ax.imshow(img)
ax.axis("off") # 如果不需要坐标轴可以隐藏

# 1. 插入放大子图
# width、height是子图相对于主图的宽度/高度比例，loc指定子图默认锚点位置
axins = inset_axes(ax, width="30%", height="30%", loc="upper right", bbox_to_anchor=(0,0,1,1), bbox_transform=ax.transAxes)
# 2. 子图绘制相同内容，限定放大区域的坐标范围，这里假设放大x从100到200，y从100到200的区域
axins.imshow(img)
axins.set_xlim(100, 200)
axins.set_ylim(200, 100) # 注意图像的y轴从上到下递增，所以范围反过来写
axins.tick_params(labelleft=False, labelbottom=False, left=False, bottom=False) # 隐藏子图坐标轴刻度

# 3. 绘制主图的放大框和连接线
# loc1、loc2指定连接线连接的子图和主图框的两个对角，ec指定边框颜色，lw指定线宽
mark_inset(ax, axins, loc1=2, loc2=4, ec="red", lw=1.5)

plt.show()

参数调整说明 #

• 如果是绘制折线/散点等统计图表，只需要把imshow部分替换为你自己的绘图代码，子图和主图绘制相同内容后，调整set_xlim、set_ylim到你要放大的数值范围即可
• 子图的位置可以调整loc参数：1对应右上角、2对应左上角、3对应左下角、4对应右下角，也可以修改bbox_to_anchor的坐标自定义位置
• 连接线的连接位置可以调整loc1和loc2的取值，边框的颜色、粗细、线型都可以通过mark_inset的参数修改

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15957418