使用 Matplotlib 在Python中处理图像

Matplotlib是Python中用于数组二维图的惊人可视化库。 Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组构建的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈配合使用。

使用 Matplotlib 在Python中处理图像

matplotlib库中的image模块用于在Python中处理图像。 image模块还包括两个有用的方法，即用于读取图像的imread和用于显示图像的imshow 。

下面是一些示例，说明了使用matplotlib库对图像进行的各种操作：

示例 1：在此示例中，程序使用 matplotlib.image.imread() 读取图像并使用matplotlib.image.imread() matplotlib.image.imread()显示该图像。

# importing required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
  
# reading the image
testImage = img.imread('g4g.png')
  
# displaying the image
plt.imshow(testImage)

输出：

示例 2：下面的程序读取图像，然后将图像表示为数组。

# importing required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
  
# reading the image
testImage = img.imread('g4g.png')
  
# displaying the image as an array
print(testImage)

输出：

[[[0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  ...
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]]

 [[0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  ...
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]]

 [[0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  ...
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]]

 ...

 [[0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  [0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  [0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  ...
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]]

 [[0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  [0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  [0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  ...
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]]

 [[0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  [0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  [0.03529412 0.52156866 0.28235295]
  ...
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]
  [0.05490196 0.6156863  0.34117648]]]

示例 3：这里，图像的形状为(225, 225, 3) ，表示图像的（高度、宽度、模式），彩色图像模式值是从 0 到 2，黑白图像模式值是只有 0 和 1。在输出图像中，只修改了图像的模式。

# importing required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
  
# reading the image
testImage = img.imread('g4g.png')
  
# displaying the shape of the image
print(testImage.shape)
  
# modifying the shape of the image
modifiedImage = testImage[:, :, 0]
  
# displaying the modified image
plt.imshow(modifiedImage)

输出：

(225, 225, 3)

示例 4：在下面的程序中，图像形状的所有参数都被修改了。这里图像的高度为 150 像素（从第 50 个像素开始显示），宽度为 100 像素（从第 100 个像素开始显示），模式值为 1。

# importing required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
  
# reading the image
testImage = img.imread('g4g.png')
  
# displaying the shape of the image
print(testImage.shape)
  
# modifying the shape of the image
modifiedImage = testImage[50:200, 100:200, 1]
  
# displaying the modified image
plt.imshow(modifiedImage)

输出：

(225, 225, 3)

示例 5：这里没有修改任何参数。因此，将显示原始图像。

# importing required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
  
# reading the image
testImage = img.imread('g4g.png')
  
# displaying the shape of the image
print(testImage.shape)
  
# modifying the shape of the image
modifiedImage = testImage[:, :, :]
  
# displaying the modified image
plt.imshow(modifiedImage)

输出：

(225, 225, 3)