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一、io.imshow(img)
这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制，绘制成功后，返回一个matplotlib类型的数据。因此，我们也可以这样写：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)imshow()函数格式为：
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None)
X: 要绘制的图像或数组。
cmap: 颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。1、其它可选的颜色图谱如下列表：
| 颜色图谱 | 描述 |
|---|---|
| autumn | 红-橙-黄 |
| bone | 黑-白，x线 |
| cool | 青-洋红 |
| copper | 黑-铜 |
| flag | 红-白-蓝-黑 |
| gray | 黑-白 |
| hot | 黑-红-黄-白 |
| hsv | hsv颜色空间， 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红 |
| inferno | 黑-红-黄 |
| jet | 蓝-青-黄-红 |
| magma | 黑-红-白 |
| pink | 黑-粉-白 |
| plasma | 绿-红-黄 |
| prism | 红-黄-绿-蓝-紫-...-绿模式 |
| spring | 洋红-黄 |
| summer | 绿-黄 |
| viridis | 蓝-绿-黄 |
| winter | 蓝-绿 |
用的比较多的有gray,jet等，如
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet)在窗口上绘制完图片后，返回一个AxesImage对象。要在窗口上显示这个对象，我们可以调用show()函数来进行显示，但进行练习的时候（ipython环境中），一般我们可以省略show（）函数，也能自动显示出来。
二、viewer绘制
除了使用matplotlib库来绘制图片，skimage还有另一个子模块viewer，也提供一个函数来显示图片。不同的是，它利用Qt工具来创建一块画布，从而在画布上绘制图像。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/12/10 0:37
# @Author : sxp
# @Email :
# @File : data_type.py
# @Project : python_common
from skimage import io
import numpy as np
from skimage.viewer import ImageViewer
if __name__ == '__main__':
path = r"E:\PythonProjects\python_common\skimage\images\lena.jpg"
img = io.imread(path)
viewer = ImageViewer(img)
viewer.show()