チュートリアルは、使用matplotlibプロッタコマンドインタフェースをpyplot。このインタフェースは、グローバルな状態を維持し、提供される様々な描画を試す簡単かつ迅速に使用することができます。他のも非常に強力であるオブジェクト指向インターフェースであり、一般的に大規模なアプリケーションの開発に適しています。あなたがオブジェクト指向のインターフェイスを学びたいのであれば、使用上のよくある質問には、ページのための良いスタートです。
配列に1画像データnumpyの
ロードされた画像データは、枕ライブラリによってサポートされています。もともと、matplotlib唯一のPNG画像をサポートしています。ユニットは、以下に示すコマンドの読み取りに失敗した場合は枕をフォールバックします。
この例で使用した画像は、JPGファイルですが、枕が自分のデータにあなたを必要と覚えています。
ここでは、絵をいじるにしたいものです。
今、私たちは、画像情報をロードし、印刷を開始します：
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('images/mitaomao.jpg')
print(img)
出力：
[[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
...
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]]
2. numpyのアレイ画像の組み合わせ抽選
したがって、あなたがデータを保存するnump配列（これの導入、またはそれを生成することによって）。私たちは今、それをレンダリングしてみましょう。matplotlibのでは、これは使用されimshow()実行される機能。ここでは、つかむだろうplotオブジェクトを。オブジェクトは、プロンプトから描画処理するための簡単な方法を提供します。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('images/mitaomao.jpg')
imgplot = plt.imshow(img)
plt.show()
注：自分の絵を配置するパスを変更します。
あなたはまた、任意のnumpyの配列を描くことができます。
3.色基準スケール
色は私たちに非常に役立つ値を表すものを学びます。私たちは、カラーバーを追加することによってこれを行うことができます。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('images/mitaomao.jpg')
imgplot = plt.imshow(img)
plt.colorbar()
plt.show()
4.アレイ補間スキーム
またはピクセルのカラー値が異なる数学的な補間スキームに従って「でなければなりません」。これは、一般的なシナリオで発生した画像のサイズを調整することです。画素数が変更されますが、あなたは、同じ情報が欲しいです。ピクセルが離散的であるので、そのスペースが不足しています。補間は、このスペースを埋めるための方法です。あなたは、画像を拡大のは、あなたの画像が出てくることを、時にはそれがピクセル化の理由を探します。原画像と拡大画像との差が大きい場合、効果がより顕著です。私たちは私たちの画像をロードし、それを縮小してみましょう。私たちは、実際には数ピクセルを残して、ピクセルを落としています。私たちはそれを描くとき今、データは画面の大きさに拡大されます。古いピクセルがもう存在しないので、コンピュータはそのスペースを埋めるためにピクセルを描画してはなりません。
私たちは、画像サイズを調整するために画像をロードするために使用される枕ライブラリを使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
img = Image.open('images/mitaomao.jpg')
img.thumbnail((64, 64), Image.ANTIALIAS) # resizes image in-place
imgplot = plt.imshow(img)
plt.show()
我々がする必要はありませんので、ここでは、デフォルトの補間を使用し、バイリニアimshow()任意の補間パラメータを提供します。
のは、いくつかの他のものを試してみましょう：
imgplot = plt.imshow(img, interpolation="bicubic")
一般的に拡大写真に使用バイキュービック補間 - 人々が過剰ピクセル化ぼかしではなく、する傾向があります。
