개요

로그에 기록된 터치 좌표를 그에 대응하는 화면 이미지에 오로지 플롯
···라고 하는 고행이 발생했으므로 그것을 자동화한다.

덧붙여 x축, y축이 묘화되어 화상의 사이즈도 바뀝니다.
Python - Python3 좌표를 이미지 위에 플롯 | teratail

plt.imshow를 사용하여 플롯 된 이미지를 확인할 수있었습니다.
...
에서 세이브하면(자), 픽셀수가 바뀌어 한층 더 불필요한 축까지 붙어, 그 주위에 여백이 나타납니다.

반대로 그 편이 편리하다는 희소? 사례.
나중에 알게 된 것입니다만, 아무래도 Pillow(PIL)가 없어도 할 수 있는 것 같습니다. 링크

코드

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# Figureとaxの準備 ... matplotlibの定型的な処理
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
fig.patch.set_facecolor('white') #<--これはなくてもよさそう。図全体の背景色を設定するが、imageで塗られる形になるため。
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# 画像だと(0,0)が左上に来て, y軸の正の方向が下を向くのでinvert_yaxis()
# ax.invert_yaxis()と思ったけど、いらないようす。

# xとyはログから入手したタッチ座標。ここでは、暫定的に左上、中央、右下を指定している
x = [0, 400, 200]
y = [0, 300, 150]

# タッチ座標をプロットする
ax.scatter(x, y, c='red', s=20)


# 背景に画面イメージを出す
im = Image.open("aaaa.png")
ax.imshow(im)

# プロット画像を保存する
plt.savefig("aaaa_plot.png")

원본 이미지 (aaaa.png) ... 페인트로 적절하게 만든 400x300 이미지


플롯 후 (aaaa_plot.png)

코드 2 - Pillow 없음

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
import pathlib

# 画像を読み込んでおく
f = cbook.get_sample_data(pathlib.Path("aaaa.png").absolute())
im = plt.imread(f)

# Figureとaxの準備 ... matplotlibの定型的な処理
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# 理由はわからないが、ax.invert_yaxis()を呼ばなくてもy軸は下を向く

# xとyはログから入手したタッチ座標。ここでは、暫定的に左上、中央、右下を指定している
x = [0, 400, 200]
y = [0, 300, 150]

# タッチ座標をプロットする
ax.scatter(x, y, c='red', s=20)

# 背景に画面イメージを出す
ax.imshow(im)

# プロット画像を保存する
plt.savefig("aaaa_plot2.png")

비고

이 고행, 기시감이 있구나・・・라고 생각하면↓도 가까운 녀석이었다.
정규 표현식과 일치하는 부분을 Excel로 내보내기 + 플롯 - Qiita
이 때는 화상에 맞출 필요가 없었다＋다른 사람이 원시 데이터를 보는 편의상, Excel로 하고 있었다.

참고

matplotlib - imshow로 이미지와 배열을 표시하는 방법 - Pynote
matplotlib의 엄청난 정리 - Qiita
python - matplotlib : 이미지 imshow 좌표를 플롯과 호환되지 않음 - stackoverrun
AxesDivider — Matplotlib 2.0.2 documentation