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matplotlib 入门之Image tutorial
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文章目录
- 载入图像为ndarray
- 显示图像
- 调取各个维度
- 利用cmp
- 获得像素点的RGB的统计
- 通过clim来限定rgb
- 标度在下方
- 插值,马赛克,虚化
matplotlib教程学习笔记
import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as mpimgimport numpy as np
载入图像为ndarray
img = mpimg.imread("ccc.png")print(img.shape) #(4160,2336, 4)#RGBA?print(img) #ndarray
显示图像
imgplot = plt.imshow(img)

调取各个维度
fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(1, 4, figsize=(10, 30),sharey=True)ax1.imshow(img[:, :, 0])ax2.imshow(img[:, :, 1])ax3.imshow(img[:, :, 2])ax4.imshow(img[:, :, 3])

利用cmp
lum_img = img[:, :, 2]plt.imshow(lum_img, cmap="hot")

imgplot = plt.imshow(lum_img)imgplot.set_cmap('nipy_spectral')imgplot = plt.imshow(lum_img)plt.colorbar() #添加标度

获得像素点的RGB的统计
plt.hist(lum_img.ravel(), bins=256, range=(0.0, 1.0), fc='k', ec='k')

通过clim来限定rgb
imgplot = plt.imshow(lum_img, clim=(0.3, 0.7))

标度在下方
fig = plt.figure()a = fig.add_subplot(1, 2, 1)#mnkimgplot = plt.imshow(lum_img)a.set_title('Before')plt.colorbar(ticks=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7], orientation='horizontal') #水平放置的colorbar 位置a = fig.add_subplot(1, 2, 2)imgplot = plt.imshow(lum_img)imgplot.set_clim(0.0, 0.7)a.set_title('After')plt.colorbar(ticks=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7], orientation='horizontal')

插值,马赛克,虚化
from PIL import Imageimg = Image.open('C:/Users/pkavs/Desktop/ccc.png')img.thumbnail((64, 64), Image.ANTIALIAS) # resizes image in-placeimgplot = plt.imshow(img)imgplot = plt.imshow(img, interpolation="nearest")imgplot = plt.imshow(img, interpolation="bicubic")










