enable assignment of "Download plot as a png" value to variable
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- Python
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Beschreibung
Bug (or Feature Request?):
I want to get the annotated image after I used drawrect. The only possible way, for now, is using the Download plot as a png button, save it on pc, read it. Is there a straightforward way to do that?
I mark it as a bug (or maybe it's the intended behavior by the developer) because fig.to_image(format="png", engine="kaleido") return the original image, not the annotated one.
Note: I'm using a jupyter notebook
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
config = dict({
'modeBarButtonsToAdd':[
'drawrect',
'eraseshape',
],
'modeBarButtonsToRemove':[
'toggleSpikelines','hoverCompareCartesian'
]
})
fig.show(config=config)

do some annotations...

then run:
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
annotate_image = fig.to_image(format="png", engine="kaleido")
nparr = np.frombuffer(annotate_image, np.uint8)
img_numpy = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
plt.imshow(img_numpy[...,::-1])

The plt.imshow(img_numpy[...,::-1]) will show the original image, not the annotated image. How to use fig.to_image(format="png", engine="kaleido") to include the annotation of drawrect? Or any workaourd?
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit dem Einstiegspunkt fig.show(config=config) und der drawrect-Interaktion und vergleiche sie anschließend mit fig.to_image(format="png", engine="kaleido"). Ermittle, ob der annotierte Zustand über den bestehenden Exportpfad weitergegeben werden kann; als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn das resultierende zugewiesene Bild das gezeichnete Rechteck enthält. Im Issue werden keine Repository-Dateien oder Tests genannt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, python
- Bereich
- data-visualization
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100