一、可视化库导入
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
二、显示彩色图像
plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(img) plt.show()
前提是,img是以彩色图像读入的
如果采用opencv读入的图像,通道顺序为BGR,PLT显示图像是以RGB顺序的,可以采用以下代码:
plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor(input_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show()
三、设置显示图像画布大小:
有时候我们会觉得图像显示出来太小,这个时候需要设置画布大小
plt.figure(figsize=(15,10)) #figsize里面的系数越大,画布越大,当然运行时间越长
四、显示灰度图像
plt.imshow(img, cmap ='gray')
补充知识:plt 在屏幕的固定位置显示图像
在调用matplotlib.pyplot库画图时,如何设置其在固定位置显示。how-do-you-set-the-absolute-position-of-figure-windows-with-matplotlib
其实问题在于你要搞清楚你的plt后端编译器的类型。有TkAgg,WXAgg,Qt5Agg等类型。怎么查看自己的后端编译器,可以这样
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt backend = matplotlib.get_backend() print(backend)
当类型为TkAgg时,可以这样写:
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img = Image.open("00.jpg") fig = plt.figure() fig.canvas.manager.window.wm_geometry('+300+300') fig.imshow(img) fig.show()
这是显示一张图片,但一般用固定窗口位置都是序列图像的显示
当类型为WXAgg时,可以这样写:
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img = Image.open("00.jpg") fig = plt.figure() fig.canvas.manager.window.SetPosition((300, 300)) fig.imshow(img) fig.show()
当类型为Qt5Agg时,可以这样写:
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img = Image.open("00.jpg") fig = plt.figure() f.canvas.manager.window.move(300, 300) fig.imshow(img) fig.show()
搞定~,因为看到一篇讲这个相关的博文,但是没有解决我的问题,就去论坛上看到了具体的解决办法。
还有就是如何显示不带白边的plt图像
plt.figure() fig.set_size_inches(2,2)#200x200 fig.canvas.manager.window.move(300,300) plt.imshow('your img sequence array') plt.axis('off') plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1,bottom=0,left=0,right=1,hspace=0,wspace=0) plt.margins(0,0) plt.pause(0.5)
这样就可以连续固定位置显示图像了。
以上这篇matplotlib jupyter notebook 图像可视化 plt show操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。
matplotlib jupyter notebook 图像可视化 plt show操作
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