每日一学：如何用matplotlib展示图片

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总第 130 篇文章&＃xff0c;本文大约 1000 字&＃xff0c;阅读大约需要 5 分钟

前言

今天简单介绍如何通过 matplotlib 展示图片&＃xff0c;分为以下几种情况&＃xff1a;

1. 直接用 matplotlib 读取图片&＃xff0c;然后展示图片&＃xff1b;

2. 采用 opencv 读取图片&＃xff0c;然后用 matplotlib 来展示图片&＃xff1b;

3. 采用 PIL 读取图片&＃xff0c;然后用 matplotlib 来展示图片。

首先是需要安装需要的库&＃xff0c;主要是 opencv 、 matplotlib、Pillow  两个库&＃xff1a;

pip install opencv-python matplotlib Pillow


此外&＃xff0c;在 jupyter 中运行代码。

另外&＃xff0c;本次代码例子中展示所用的图片为&＃xff1a;

代码和图片都上传到 GitHub 上了&＃xff1a;

https://github.com/ccc013/CodesNotes/blob/master/PythonNotes/matplotlib_notes.ipynb

1. matplotlib 读取并展示图片

首先是导入需要的库&＃xff1a;

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
%matplotlib inline


第一行就是导入用于展示图片的函数 matplotlib 的 pyplot &＃xff0c;第二行则是用于读取图片的 image &＃xff0c;第三行是因为在 jupyter 中用 matplotlit 展示图片需要加入的一行代码。

接下来就是读取并展示图片&＃xff0c;如下所示&＃xff1a;

# 采用 matplotlib 展示图片
image &＃61; mpimg.imread(&＃39;plane.jpg&＃39;)
plt.imshow(image)


结果如下所示&＃xff1a;

这里我们发现展示的图片&＃xff0c;出现了坐标轴&＃xff0c;可以通过添加一行代码&＃xff0c;来关闭坐标轴&＃xff1a;

plt.axis(&＃39;off&＃39;)


结果如下所示&＃xff1a;

2. 展示通过 opencv 读取的图片

不过&＃xff0c;对于图像库&＃xff0c;使用更多的还是 opencv &＃xff0c;所以如何通过 matplotlib 展示 opencv 读取的图片呢&＃xff1f;

代码其实很简单&＃xff0c;如下所示&＃xff1a;

import cv2
image &＃61; cv2.imread("plane.jpg")
plt.imshow(image)


但这里发现展示的图片颜色不对&＃xff0c;和原图出现了很大的区别&＃xff0c;这是为什么呢&＃xff1f;

原因其实是 opencv 对于 RGB 图片是将其表示为一个多维的 NumPy 的多维数组&＃xff0c;但排列顺序是反序的&＃xff0c;也就是BGR 的顺序&＃xff0c;因此这里需要对通道顺序进行调整&＃xff0c;代码应该这么修改&＃xff1a;

plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))


通过进行通道的转换后&＃xff0c;再次展示图片&＃xff0c;就能显示原图了。

3. 展示通过 PIL 读取的图片

另外一个非常常用的图像处理库就是 PIL 了&＃xff0c;这里展示的代码也很简单&＃xff0c;如下所示&＃xff1a;

# 展示 PIL 读取的图片
from PIL import Image
image &＃61; Image.open(&＃39;plane.jpg&＃39;)
plt.imshow(image)


小结

今天简单介绍了如何通过 matplotlib 来展示图片&＃xff0c;分别是三种情况&＃xff0c;直接用 matplotlib 读取图片&＃xff0c;用 opencv 读取图片&＃xff0c;用 PIL 读取图片&＃xff0c;其中需要注意的是 opencv 读取图片的情况&＃xff0c;因为其对于 RGB 通道的排列是反序的。

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