我正在以散景的形式在图中显示图片，并且正在使用BoxSelectTool绘制矩形。
box_select = BoxSelectTool(callback=callback)
p2 = figure(x_range=(0,700), y_range=(0,500),plot_width=1100,plot_height=1100,tools=[box_select])
p2.image_url( url='url',
x=1, y=1, w=700, h=500, anchor="bottom_left",source=im_src)
rect_source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[], width=[], height=[]))
callback = CustomJS(args=dict(rect_source=rect_source), code="""
// get data source from Callback args
var data = rect_source.data;
/// get BoxSelectTool dimensions from cb_data parameter of Callback
var geometry = cb_data['geometry'];
/// calculate Rect attributes
var width = geometry['x1'] - geometry['x0'];
var height = geometry['y1'] - geometry['y0'];
var x = geometry['x0'] + width/2;
var y = geometry['y0'] + height/2;
/// update data source with new Rect attributes
data['x'].push(x);
data['y'].push(y);
data['width'].push(width);
data['height'].push(height);
rect_source.data = data;
rect_source.change.emit();
'''
现在，我想在绘制矩形之后，不单击按钮或其他任何内容，以不同的较小图形显示该图像区域：
d2 = figure(x_range=(0,200), y_range=(0,100),plot_width=200,plot_height=100)
d2.image( image='image',
x=1, y=1, dw=100, dh=100, source=img)
img = ColumnDataSource( data=dict(image=[]))
所以我在JS中需要这样的东西：
tmp_im = cv2.imread('static/' + str(im_nr) + '.jpg')
tmp_im = tmp_im[geometry['y0']:geometry['y1'],geometry['x0']:geometry['x1']]
tmp_im = cv2.cvtColor(tmp_im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img.data = dict(image=[tmp_im])
如何在JS + bokeh中做到这一点？
javascript大神给出的解决方案
我建议使用模块holoviews（pyviz生态系统的一部分）执行此任务，该模块可提供对bokeh的高级访问。
Holoviews提供了所谓的streams，可以与DynamicMaps一起使用，以基于流的（不断变化的）值生成动态图形。
模块panel（也是pyviz生态系统的一部分）可用于定义可视化的布局。
import numpy as np
import holoviews as hv
from holoviews import opts
from holoviews.streams import BoundsXY
import panel as pn
pn.extension() # loading the panel extension for use with notebook
opts.defaults(opts.Image(tools=['box_select'])) # making sure, that box_select is available
minval, maxval = 0, 200
# x-y data
ls = np.linspace(minval, 10, maxval)
xx, yy = np.meshgrid(ls, ls)
# z-data, e.g. intensity
zz = xx*yy
# min and max, later used to recalibrate the colormapping
zzmin = zz.min()
zzmax = zz.max()
bounds=(0,0, 1,1) # bounds used for the image
im = hv.Image(zz, bounds=bounds)
# stream, xy-data are provided by the box_select-tool
# As start values the same bounds as for the image are used.
box = BoundsXY(bounds=bounds)
# The box-stream is used to draw a rectangle dynamically
# based on the current selection using the box_select-tool.
rect = hv.DynamicMap(
lambda bounds: hv.Bounds(bounds),
streams=[box])
# The box-stream is used to draw an image dynamically
# based on the current selection using the box_select-tool.
im_select = hv.DynamicMap(
lambda bounds: im[bounds[0]:bounds[2],bounds[1]:bounds[3]],
streams=[box])
# Arranging the layout.
# With redim.range we make sure the colormapping uses the original min- and max-values as in 'im',
# and not the min- and max-values from 'im_select'.
layout = pn.Row(im * rect \
+\
im_select.redim.range(z=(zzmin, zzmax)))
layout.app()
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