matplotlib对图像的常用操作方法

显示图片

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np

lena = mpimg.imread('cat.png') # 读取和代码处于同一目录下的 cat.png

#不在同一目录
#使用双反斜杠
#img=imread("folder\\folder2\\test.jpg");
#img=imread("c:\\images\\test.jpg");
#或使用单斜杠
#img=imread("folder/folder2/test.jpg");
#img=imread("c:/images/test.jpg");

# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
lena.shape #(512, 512, 3)

plt.imshow(lena) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()

2.显示某个通道

# 显示图片的第一个通道
lena_1 = lena[:,:,0]
plt.imshow('lena_1')
plt.show()
# 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加 cmap 参数，有如下几种添加方法：
plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
plt.show()

img = plt.imshow('lena_1')
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图
plt.show()

3.将 RGB 转为灰度图
matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：

def rgb2gray(rgb):
    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

gray = rgb2gray(lena)    
# 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))
plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')
plt.axis('off')
plt.show()

4.对图像进行放缩
这里要用到 scipy

from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数，则为百分比，如果是tuple，则为输出图像的尺寸
#imresize使用之前，先要安装PIL库，使用命令pip install Pillow
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()

5.保存图像
5.1 保存 matplotlib 画出的图像
该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像，相当于一个 screencapture。

plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')

5.2 将 array 保存为图像

from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

5.3 直接保存 array
读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示，这种方法完全不会对图像质量造成损失

np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy
img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

matplotlib对图像的常用操作方法

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