python matplotlib.pyplot畫矩形圖 以及plt.gca()

plt的Rectangle參數：

　　　　第一個參數是坐標（x，y），即矩形的畫圖的起點坐標，這個起點坐標不是一味地從左下角開始畫，而是對應整個圖中坐標原點，即（0，0）。

　　　　第二個參數是矩形寬度

　　　　第三個坐標是矩形高度

注意：在fast rcnn代碼中，roi框是在圖像中畫出來的，而圖像的原點在左上角，但坐標軸的原點在左下角，所以即使Rectangle中參數一模一樣，但在圖像和坐標軸中畫出來的不一樣。

plt.axis('off')表示不顯示坐標軸

第一種代碼：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

rect = plt.Rectangle((0.1,0.1),0.5,0.3)
ax.add_patch(rect)

plt.show()

第二種代碼：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()　　#創建圖
ax = fig.add_subplot(111)  #創建子圖

plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((0.1,0.1),0.5,0.3))
plt.show()

當前的圖表和子圖可以使用plt.gcf()和plt.gca()獲得，分別表示Get Current Figure和Get Current Axes。在pyplot模塊中，許多函數都是對當前的Figure或Axes對象進行處理，比如說：plt.plot()實際上會通過plt.gca()獲得當前的Axes對象ax，然后再調用ax.plot()方法實現真正的繪圖。

fast rcnn中將繪制圖片和畫矩陣相結合：

def _vis_minibatch(im_blob, rois_blob, labels_blob, overlaps):
    """Visualize a mini-batch for debugging."""
    import matplotlib.pyplot as plt
    #print im_blob
    count = 0
    for i in xrange(rois_blob.shape[0]):
        count += 1
        rois = rois_blob[i, :]
        print rois
        im_ind = rois[0]
        roi = rois[1:]
        im = im_blob[im_ind, :, :, :].transpose((1, 2, 0)).copy()
        im += cfg.PIXEL_MEANS
        im = im[:, :, (2, 1, 0)]
        im = im.astype(np.uint8)
        cls = labels_blob[i]
        plt.imshow(im)
        #print 'class: ', cls, ' overlap: ', overlaps[i]
        #print count
        plt.gca().add_patch(
            plt.Rectangle((roi[0], roi[1]), roi[2] - roi[0],
                          roi[3] - roi[1], fill=False,
                          edgecolor='r', linewidth=3)
            )
        plt.show()