Qualidade das imagens e comparação com Matplotlib

O PNG da Azimlib ainda pode parecer menos refinado que o Matplotlib/Agg. Os renderizadores têm algoritmos diferentes. Nossa implementação constrói os traços e máscaras, usa cobertura fracionária para linhas e rasteriza em resolução ampliada antes de reduzir por média de área. Pillow fornece os buffers e a rasterização das fontes. Agg tem tratamento refinado de curvas, junções, antialiasing e alinhamento de elementos na grade de pixels.

Os testes de espessura mostram bom acordo de área de tinta em segmentos retos; isso não prova igualdade pixel a pixel para curvas, texto ou símbolos. DejaVu e unidades físicas são compartilhadas entre os caminhos PNG/SVG, mas hinting, cobertura das bordas, caps/joins e arredondamentos ainda podem diferir.

Uma comparação justa exige mesmo figsize, DPI, fonte, linewidth, cores, dados e escala de exibição. A imagem na tela pode ser redimensionada pelo viewer ou navegador. Compare também os arquivos em tamanho original.

Correção dos preenchimentos

Foi detectado um engrossamento independente do DPI: o preenchimento inteiro incluía pixels extras na borda. O preenchimento agora usa scan conversion próprio, intervalos even-odd entre arestas ativas, interseção horizontal fracionária e integração vertical em estratos, subdivididos nos vértices. Isso respeita buracos, concavidade e anéis sobrepostos sem XOR de máscaras que já perderam informação subpixel. A saída mantém supersampling 3×.

Na bateria a 100 DPI, o círculo de raio 2,5 pixels passou de +8,67% para −0,18% de erro de área. Um retângulo estreito de 0,8×12,7 pixels passou de +70,60% para −0,03%. Não são métricas de similaridade de toda a imagem. Dados completos em fill-validation-before.json e fill-validation-after.json. Regressões usam área geométrica analítica, paridade, vários DPIs e alpha.

As caixas de fundo e colisão dos textos usam o mesmo cálculo tipográfico no PNG/SVG, incluindo alinhamento e rotação. Textos com halo ou fontes fora das variantes distribuídas ainda exigem comparação específica.

Colorbars e pcolormesh usam preenchimentos sem antialiasing individual nas fronteiras entre células para evitar frestas. pcolormesh aceita antialiased=False (padrão); True ativa cobertura fracionária por célula, podendo expor seams em fronteiras compartilhadas. Essa escolha corresponde ao papel de antialiased em malhas; a rasterização final ainda é supersampled.

fig.savefig('mapa.png', dpi=200)  # mais pixels para o mesmo tamanho físico
fig.savefig('mapa.svg')          # vetorial, fontes usadas embutidas

Aumentar o DPI ajuda na rasterização, mas não corrige layout, desenho de componentes nem dados excessivamente simplificados. SVG preserva a resolução ao ampliar; não torna a geometria ou a tipografia automaticamente idênticas. Mapas Natural Earth generalizados continuarão com menos detalhe que uma base de alta resolução, independentemente do formato.

Próximas medições devem separar diferenças de geometria, layout, texto e cobertura de pixels: curvas em vários ângulos, junções/caps, marcadores, hachuras, alfa e glifos, sempre com DPI/fontes iguais. O ganho de desempenho por tiles locais preserva o algoritmo de desenho existente; não equivale a uma alegação de qualidade visual já igual ao Agg.

Referência: backends e renderizadores do Matplotlib.