image_watch

image_watch 是一个面向 VS Code + Jupyter Notebook 场景的图像调试插件，目标是让你像使用 Visual Studio 的 Image Watch 一样，在 Python 数据分析/计算机视觉工作流中快速查看与核对图像和数组数据。

这个插件解决什么问题？

在 Notebook 或 Python 代码里调试图像变量时，常见痛点是：

• 只能看到数组打印结果，不直观；
• matplotlib 临时画图步骤多、调试效率低；
• 伪彩/灰度显示后，很难确认“当前看到的颜色”对应的原始数值；
• 放大后想逐像素核对坐标和值很麻烦。

image_watch 主要就是为这些问题设计的。

核心能力

• 从编辑器直接打开图像变量
  选中变量名（或将光标放到变量上）即可打开 Image Watch 视图，减少跳转和样板代码。

• 支持 1/2/3 通道图像数据

  • 单通道（灰度）
  • 双通道
  • 三通道（常见 RGB）

• 支持多种数值类型并显示原始值

  • int（内部按整型保持）
  • float32
  • float64（按 4 位小数显示）

• 显示模式切换

  • 原图
  • 灰度
  • 伪彩（仅改变视觉展示，不改变读取到的原始数值）

• 平移、缩放、像素级查看

  • 鼠标滚轮缩放，拖拽平移
  • 实时显示 u / v / val
  • 高倍缩放时显示每个像素格的文本数值，便于核对卷积核、响应图、概率图等细粒度结果

• 数值与显示解耦 插件会保留“用于显示的可视化图像”和“用于读取的原始数据”两条链路，保证你看到伪彩效果时，读取的仍然是原始数字。

适用场景

• OpenCV / NumPy 图像处理调试
• 深度学习中间特征图检查
• 算法开发中核矩阵、热力图、响应图核对
• 教学演示（像素坐标与数值关系）

使用方式（快速开始）

1. 在 VS Code 打开 Python 文件或 Jupyter Notebook。
2. 选中要查看的变量名（或把光标放在变量上）。
3. 运行命令 Open in Image Watch（右键菜单或命令面板）。
4. 在右侧 Image Watch 面板中进行缩放、平移、模式切换和像素读取。

调试模式（.py）支持

现在在 Python 文件调试会话暂停（命中断点） 时，也可以直接使用 Open in Image Watch：

1. 在 .py 文件中打断点并启动调试；
2. 选中变量名（或光标放在变量上）后执行 Open in Image Watch；
3. 插件会优先通过 Debug Console 的 evaluate 能力在当前栈帧中取值并渲染；
4. 若调试 Evaluate 不可用，再自动回退到原 Notebook 临时单元格方案。

另外，在调试侧栏的 Variables / Watch 面板里，也可以对变量右键后直接选择 Open in Image Watch，无需回到代码编辑器重新选中变量。

说明：由于调试器只能访问“当前暂停点可见的变量”，你提到的“断点前的 image”本质上需在该断点作用域仍可访问（例如仍在栈帧中、或保存在全局/对象字段中）才能被打开。