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每日一学:如何用matplotlib展示图片

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总第 130 篇文章,本文大约 1000 字,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,分为以下几种情况:

  1. 直接用 matplotlib 读取图片,然后展示图片;

  2. 采用 opencv 读取图片,然后用 matplotlib 来展示图片;

  3. 采用 PIL 读取图片,然后用 matplotlib 来展示图片。

首先是需要安装需要的库,主要是 opencvmatplotlibPillow  两个库:

pip install opencv-python matplotlib Pillow

此外,在 jupyter 中运行代码。

另外,本次代码例子中展示所用的图片为:

代码和图片都上传到 GitHub 上了:

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:

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 matplotlibpyplot ,第二行则是用于读取图片的 image ,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,如下所示:

# 采用 matplotlib 展示图片
image = mpimg.imread('plane.jpg')
plt.imshow(image)

结果如下所示:

这里我们发现展示的图片,出现了坐标轴,可以通过添加一行代码,来关闭坐标轴:

plt.axis('off')

结果如下所示:

2. 展示通过 opencv 读取的图片

不过,对于图像库,使用更多的还是 opencv ,所以如何通过 matplotlib 展示 opencv 读取的图片呢?

代码其实很简单,如下所示:

import cv2
image = cv2.imread("plane.jpg")
plt.imshow(image)

但这里发现展示的图片颜色不对,和原图出现了很大的区别,这是为什么呢?

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,但排列顺序是反序的,也就是BGR 的顺序,因此这里需要对通道顺序进行调整,代码应该这么修改:

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

通过进行通道的转换后,再次展示图片,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,这里展示的代码也很简单,如下所示:

# 展示 PIL 读取的图片
from PIL import Image
image = Image.open('plane.jpg')
plt.imshow(image)

小结

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


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zjjj-jz政
这个家伙很懒,什么也没留下!
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