使用 Matplotlib 处理 Python 中的图像

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Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库，用于数组的 2D 图。Matplotlib 是一个多平台数据可视化库，构建在 NumPy 数组上，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈一起工作。

使用 Matplotlib 在 Python 中处理图像

matplotlib库中的image模块用于处理 Python 中的图像。image模块还包括两种有用的方法，分别是用于读取图像的imread和用于显示图像的imshow。

以下是一些使用matplotlib库对图像进行各种操作的示例:

示例 1: 在本示例中，程序使用matplotlib.image.imread()读取图像，并使用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: 下面的程序读取一个图像，然后以数组的形式表示该图像。

# importing required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img

# reading the image
testImage = img.imread('g4g.png')

# displaying the image 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]]]

例 3: 这里，图像的形状为(225, 225, 3)，表示图像的(高度、宽度、模式)，对于彩色图像模式值为 0 到 2，对于黑白图像模式值仅为 0 和 1。在输出图像中，仅修改图像的模式。

# 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)

例 4: 在下面的程序中，修改了图像形状的所有参数。这里，图像的高度是 150 像素(从第 50 个像素开始显示)，宽度是 100 像素(从第 100 个像素开始显示)，模式值是 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)

例 5: 这里没有修改任何参数。于是，原始图像被显示出来。

# 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)

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