Wordcloud слова не подходят для маскировки

Question

Я пытаюсь создать облако слов из кадра данных, где есть столбец слов и столбец для их соответствующих частот. Я также скачал изображение, которое хочу использовать в качестве маски, например: облачное изображение

Я не могу заставить облако слов соответствовать маске - несмотря на то, что следую приведенным примерам. Вот мой код:

from PIL import Image
import pandas as pd
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'word':['time', 'car', 'Peter\'s', 'sky', 
                           'something', 'computer', 'brain', 'plants',
                           'trees', 'Alien\'s', 'gun', 'eat'],
                   'freq':[24, 16, 16, 15,
                           14, 13, 12, 10,
                           9, 9, 5, 3]})

words = ' '.join(df['word'])

cloud_image = r"C:\Users\L\Documents\Python Scripts\cloud.png"

mask = np.array(Image.open(cloud_image))

wordcloud = WordCloud(max_words=2000,
                      width=1280, 
                      height=720,
                      mask=mask)

wordcloud.generate_from_frequencies()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
ax.axis("off")
ax.imshow(mask, interpolation='bilinear')
plt.show()

Answer 1

Я знаю, что это старый вопрос, но я провел последний час, пытаясь заставить конкретное изображение работать как маску. Основная проблема, с которой я столкнулся, заключалась в том, что изображение, которое я хотел использовать в качестве маски для моего wordcloud, не имело белого (RGB 255,255,255) фона. Решение, к которому я пришел:

1. Если у вашего изображения есть четкий фон, используйте любой онлайн-инструмент, чтобы удалить цвет фона с вашего изображения. Я использовал сайт под названием "Background Burner", который сделал фон моего изображения прозрачным. Однако (как я выяснил) wordcloud python рассматривает прозрачный фон как черный.
2. С изображением без фона используйте любой онлайн-инструмент, чтобы изменить фон (который, вероятно, будет прозрачным) на белый. Я использовал сайт под названием LunaPic, чтобы изменить свои изображения.

В результате вы получите исходное изображение с белым фоном (RGB 255,255,255). Теперь маска wordcloud будет обрабатывать ваше изображение так, как вы ожидали!

Answer 2

Некоторые изображения должны быть скорректированы для процесса. Обратите внимание, что только значения белой точки для изображения — это mask_out (остальные значения — mask_in). Проблема в том, что некоторые изображения не подходят для маскирования. Причина в том, что np.array цвета несколько не соответствует. Чтобы решить эту проблему, можно сделать следующее:1.Создание объекта маски: (Пожалуйста, попробуйте со своим собственным изображением, так как я не смог загрузить :)

      import numpy as np;
import pandas as pd;
from PIL import Image;
from wordcloud import WordCloud

mask = np.array(Image.open("filepath/picture.png"))
print(mask)

Если выходные значения для белого np.array равны 255, то все в порядке. Но если это 0 или, возможно, другое значение, мы должны изменить это на 255.

2.В случае других значений код изменения значений:2-1. Создадим функцию для преобразования (здесь наше значение = 0)

      def transform_zeros(val):
    if val == 0: 
       return 255
    else:
       return val

2-2. Создание такой же формы np.array:

      maskable_image = np.ndarray((mask.shape[0],mask.shape[1]), np.int32)

2-3. Трансформация:

      for i in range(len(mask)):
    maskable_image[i] = list(map(transform_zeros, mask[i]))

3.Проверка:

      print(maskable_image)

Затем вы можете использовать этот массив для своей маски.

      mask = maskable_image

Все это скопировано и интерпретировано из этой ссылки, поэтому проверьте ее, если вы найдете мое объяснение неясным, так как я только что предоставил решение, но не так много понимаю в цветовых массивах изображения и его преобразовании.

Answer 3

Как оказалось, это была просто проблема с размером / типом изображения. Это работало с другим изображением маски (хотя ранее я безуспешно пробовал два изображения, отсюда и пост).