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（P4）Python plt显示和保存图像（cv2、Image）

2023-08-31 10:31

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Python plt显示图片

文章目录

Python plt显示图片

概述

对这篇博客内容的最最简要的总结，便于快速抓要点

# 显示曲线plt.plot(x,y)# 显示图像plt.imshow(image)# 显示曲线/图片时需要的一行。本地可以显示，服务器不太行plt.show() plt.savefig('xx.png') # 保存图片 fig.savefig('xx.png') 功能相同# 保存图片在本地需要写明图片完整目录，服务器中默认保存在当前执行目录

一、绘制曲线并显示 plt.plot

参考资料：【Python】【绘图】plt.figure()的使用

以下是一张图中包含多张小图的三种不同写法的汇总和拆解。

汇总 ⭐

plt.subplot(221)plt.plot(x, y)fig,axes=plt.subplots(2,2)ax1=axes[0,0]ax1.plot(x, y)fig = plt.figure(figsize=(6, 3)) # 指定画图的大小ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)ax.plot(x, y)

写法一

plt.subplot(221)plt.plot(x, x)plt.show()  /  %matplotlib inline # %的写法只在Jupyter中生效，见文末附录说明

import numpy as np  import matplotlib.pyplot as plt  x = np.arange(1, 101)  #作图1plt.subplot(221)  plt.plot(x, x)  #作图2plt.subplot(222)  plt.plot(x, -x)   #作图3plt.subplot(223)  plt.plot(x, x ** 2)  plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.3)#作图4plt.subplot(224)  plt.plot(x, np.log(x))  plt.show()  # 删除本行，增加%matplotlib inline 也可以显示出图像

在这里插入图片描述

写法二

fig,axes=plt.subplots(2,2)ax1=axes[0,0]ax1.plot(x, x)plt.show()

import numpy as np  import matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(1, 101)  #划分子图fig,axes=plt.subplots(2,2)ax1=axes[0,0]ax2=axes[0,1]ax3=axes[1,0]ax4=axes[1,1]#作图1ax1.plot(x, -x)  #作图2ax2.plot(x, x) #作图3ax3.plot(x, x ** 2)ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)#作图4ax4.plot(x, np.log(x))  plt.show()

在这里插入图片描述

写法三

fig = plt.figure(figsize=(6, 3)) # 指定画图的大小ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)ax.plot(x, y)plt.show()

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# %matplotlib inlinefig = plt.figure(figsize=(6, 3))ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)x = np.linspace(-5, 5, 100)y = x**2ax.plot(x, y, 'r-')ax = fig.add_subplot(1, 2, 2)x = np.linspace(-5, 5, 100)y = x**3ax.plot(x, y, 'r-')plt.show()

在这里插入图片描述

二、打开图片并显示 plt.imshow

已知的读取图片方式有两种：cv2、Image，初略讲解如下，有需要更多讲解的再单独整合。

写法一 cv2

参考资料
opencv 因为历史原因, 读入的图片的格式是BGR；matplotlib的图片格式默认是RGB格式的。所以，当用cv2读入图片然后用matplotlib显示的时候，R通道变成了B通道, B通道变成了R通道, 所以显示会很阴间。如果想要正确显示图像，就需要使用cvtColor进行颜色空间的转换，从BGR转换为RGB。

关键代码

image = cv2.imread(image_path)image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)fig, ax = plt.subplots(1,2)ax[0].imshow(image)cv2.imwrite("1.jpg",image) # 保存图片

举例

import cv2import matplotlib.pyplot as pltimage_path = r"C:\\Users\\shmily\\Desktop\\file1.jpg"image = cv2.imread(image_path)h, w, _ = image.shapeimage_size = 448img = cv2.resize(image, dsize=(image_size, image_size), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)h1, w1, _ = img.shapeprint(h,w,h1,w1)fig, ax = plt.subplots(1,2)image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 改变显示的颜色img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) ax[0].imshow(image) # ,cmp='gray')ax[1].imshow(img)plt.show()

不进行 cv2.cvtColor 的结果

在这里插入图片描述

进行了颜色转变的结果
在这里插入图片描述

写法二 Image

关键代码

img = np.array(Image.open(img_path)) plt.figure()plt.imshow(img)

举例

from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg_path = r"C:\\Users\\shmily\\Desktop\\file1.jpg"img = np.array(Image.open(img_path)) plt.figure()plt.imshow(img)plt.show()