python 读取并显示图片，用plt 同时显示多幅图像

时间：2024-11-19 21:10:20
##plt 同时显示多幅图像
import  as plt

()
(1,2,1)
(images[i])
(1,2,2)
(maskes[i])
()

以下转自：/yinxiangnan-charles/p/

在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。

一、matplotlib

1. 显示图片

import  as plt # plt 用于显示图片
import  as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np

lena = ('') # 读取和代码处于同一目录下的 
# 此时 lena 就已经是一个  了，可以对它进行任意处理
 #(512, 512, 3)

(lena) # 显示图片
('off') # 不显示坐标轴
()

2. 显示某个通道

 

# 显示图片的第一个通道
lena_1 = lena[:,:,0]
('lena_1')
()
# 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：
('lena_1', cmap='Greys_r')
()

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

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 (rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

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

4. 对图像进行放缩

这里要用到 scipy

 

from scipy import misc
lena_new_sz = (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
(lena_new_sz)
('off')
()

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。

(lena_new_sz)
('off')
('lena_new_sz.png')

5.2 将 array 保存为图像

from scipy import misc
('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

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

 

二、PIL 

1. 显示图片

from PIL import Image
im = ('')
()

2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

im_array = (im)
# 也可以用 (im) 区别是 () 是深拷贝，() 是浅拷贝

3. 保存 PIL 图片

直接调用 Image 类的 save 方法

from PIL import Image
I = ('')
('new_lena.png')

4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

这里采用 读入图片数组，注意这里读入的数组是 float32 型的，范围是 0-1，而 数据是 uinit8 型的，范围是0-255，所以要进行转换：

import  as mpimg
from PIL import Image
lena = ('') # 这里读入的数据是 float32 型的，范围是0-1
im = (np.uinit8(lena*255))
()

 5. RGB 转换为灰度图

from PIL import Image
I = ('')
()
L = ('L')
()

 

 

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