如何获取matplotlib imshow绘制图像的边界并在同图中叠加绘制

方法1：直接叠加绘制边界（无需额外安装依赖） #

直接在你现有代码的基础上添加plt.contour调用即可实现边界叠加，不需要引入其他第三方库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的原有代码
df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t')
plt.imshow(df, origin='lower')

# 新增边界绘制代码
# levels参数填写你要提取的边界对应的数值阈值，可根据你的数据调整
plt.contour(df, levels=[127], colors='red', linewidths=2, origin='lower')

plt.show()

参数说明：

• levels：填写需要提取的边界对应的数值阈值，如果你不清楚合适的阈值，可以先执行print(df.describe())查看数据的数值分布，取前景和背景的中间值即可，也可以传入多个数值同时绘制多层边界
• colors、linewidths可根据你的显示需求调整边界的颜色和粗细

方法2：提取边界坐标后绘制（适合需要复用边界坐标的场景） #

如果你需要先获取边界的具体坐标值做后续处理，可以用scikit-image的轮廓提取工具实现：

1. 先安装依赖：

pip install scikit-image

2. 完整实现代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.measure import find_contours
from skimage.filters import threshold_otsu

df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t')
img = df.values
plt.imshow(img, origin='lower')

# 自动计算适配数据的阈值，也可以手动替换为固定数值，比如thresh = 50
thresh = threshold_otsu(img)
# 提取所有符合阈值的边界坐标
contours = find_contours(img, level=thresh)

# 遍历边界叠加绘制
for contour in contours:
    # 过滤掉长度过短的细碎小轮廓，阈值可根据需求调整
    if len(contour) < 100:
        continue
    # contour返回的每一组点为[y坐标, x坐标]，绘制时需要交换顺序
    plt.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], c='red', linewidth=2)

# 如需保存边界坐标可执行以下代码，后续可直接加载使用
# import numpy as np
# np.save('boundary_coords.npy', contours)

plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carefree