#misc# 如何优雅地刷新图片

关于GAN的训练过程输出展示
最近做GAN的事情，到了训练阶段，需要给炉子开个孔，定期看看里面发生了什么。但example里的程序实在是粗狂了（真不知大牛们写这段时发生了什么）。。。

def visual(title, X):
    assert len(X.shape) == 4
    X = X.transpose((0, 2, 3, 1))
    X = np.clip((X+1.0)*(255.0/2.0), 0, 255).astype(np.uint8)
    n = np.ceil(np.sqrt(X.shape[0]))
    buff = np.zeros((n*X.shape[1], n*X.shape[2], X.shape[3]), dtype=np.uint8)
    for i, img in enumerate(X):
        fill_buf(buff, i, img, X.shape[1:3])
    buff = cv2.cvtColor(buff, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    cv2.imshow(title, buff)
    cv2.waitKey(1)

每次调用之后，或没反应或是一会儿就成未响应表情了，之前试过了一些方法（主要是试着改waitKey的参数）都没进展。
今天下午觉得还是要处理这个问题。看了会儿CV的manual果断打消了从此入手的想法，决定试试pyplot，问题主要是每次调用plt.show()之后就陷入阻塞，
于是看看有没有相应的接口，结果被发现了:)，于是很快就有demo了：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

for i in xrange(100000):
	img = np.random.randint(0,256,(300,400,3))
	plt.close()
	plt.close()
	plt.figure()
	plt.title('gout')
	plt.imshow(img)

	plt.figure()
	plt.title('ggdt')
	plt.imshow(img)

	plt.show(block=False)
	cv2.waitKey(1000)      # for test, optional