Matplotlib image图像处理
image模块提供了加载、缩放和显示图像的功能,该模块只能支持 PNG 格式的图片,如果格式不符,需要对图片的格式进行转换。Matplotlib 支持的图片格式非常有限,所以通常情况下,建议采用 Python 图像处理库 Pillow 来处理图像,若感兴趣可以自行了解。
下面示例,imread() 函数用于读取图像数据并形成 ndarray 数组 ,其数据类型为 float32。
假设在当前目录中存在名为 mtplogo.png 的图像。import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
img = mpimg.imread('mtplogo.png')

图1:mtplogo图像
通过执行 imsave() 函数,可以将包含图像数据的 ndarray 数组保存到磁盘文件中。
plt.imsave("logo.png", img, cmap = 'gray', origin = 'lower')
如下所示,将 imsave()方法的origin参数设置为 lower 实现了原始图像的垂直翻转。
图2:垂直翻转图
通过 imshow() 函数可以在 Matplotlib 查看器上绘制出相应的图像。其函数格式如下:
imgplot = plt.imshow(img)
下面列举一组示例:
输出结果如下:import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(221)
ax2=fig.add_subplot(222)
ax3=fig.add_subplot(223)
ax4=fig.add_subplot(224)
#准备数据
#绘制z = sqrt(x^2+y^2)图像
points=np.arange(-5,5,0.01)
# meshgrid 接受两个一维数组,然后产生两个二维矩阵
xs,ys=np.meshgrid(points,points)
#绘制图像
z=np.sqrt(xs**2+ys**2)
ax = fig.add_subplot(221)
#默认
ax.imshow(z)
ax = fig.add_subplot(222)
ax.imshow(z,cmap = "gray")
ax = fig.add_subplot(223)
ax.imshow(z,cmap="cool")
ax = fig.add_subplot(224)
ax.imshow(z,cmap="hot")
#显示图像
plt.show()

图3:输出结果
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