python数字图像处理:图像的绘制


Posted in Python onJune 28, 2022

实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如:

io.imshow(img)  

这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据。因此,我们也可以这样写:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)

imshow()函数格式为:

matplotlib.pyplot.imshow(Xcmap=None)

X: 要绘制的图像或数组。

cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。

其它可选的颜色图谱如下列表:

颜色图谱 描述
autumn 红-橙-黄
bone 黑-白,x线
cool 青-洋红
copper 黑-铜
flag 红-白-蓝-黑
gray 黑-白
hot 黑-红-黄-白
hsv hsv颜色空间, 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红
inferno 黑-红-黄
jet 蓝-青-黄-红
magma 黑-红-白
pink 黑-粉-白
plasma 绿-红-黄
prism  红-黄-绿-蓝-紫-...-绿模式
spring 洋红-黄
summer 绿-黄
viridis 蓝-绿-黄
winter 蓝-绿

用的比较多的有gray,jet等,如:

plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet)

在窗口上绘制完图片后,返回一个AxesImage对象。要在窗口上显示这个对象,我们可以调用show()函数来进行显示,但进行练习的时候(ipython环境中),一般我们可以省略show()函数,也能自动显示出来。

from skimage import io,data
img=data.astronaut()
dst=io.imshow(img)
print(type(dst))io.show()

显示为:

python数字图像处理:图像的绘制

可以看到,类型是'matplotlib.image.AxesImage'。显示一张图片,我们通常更愿意这样写:

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io,data
img=data.astronaut()
plt.imshow(img)
plt.show()

matplotlib是一个专业绘图的库,相当于matlab中的plot,可以设置多个figure窗口,设置figure的标题,隐藏坐标尺,甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。一般我们可以这样导入matplotlib库:

import matplotlib.pyplot as plt

也就是说,我们绘图实际上用的是matplotlib包的pyplot模块。

一、用figure函数和subplot函数分别创建主窗口与子图

例:分开并同时显示宇航员图片的三个通道

from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.astronaut()
plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8))  #创建一个名为astronaut的窗口,并设置大小 

plt.subplot(2,2,1)     #将窗口分为两行两列四个子图,则可显示四幅图片
plt.title('origin image')   #第一幅图片标题
plt.imshow(img)      #绘制第一幅图片

plt.subplot(2,2,2)     #第二个子图
plt.title('R channel')   #第二幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray)      #绘制第二幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.subplot(2,2,3)     #第三个子图
plt.title('G channel')   #第三幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray)      #绘制第三幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.subplot(2,2,4)     #第四个子图
plt.title('B channel')   #第四幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray)      #绘制第四幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.show()   #显示窗口

python数字图像处理:图像的绘制

在图片绘制过程中,我们用matplotlib.pyplot模块下的figure()函数来创建显示窗口,该函数的格式为:

matplotlib.pyplot.figure(num=Nonefigsize=Nonedpi=Nonefacecolor=Noneedgecolor=None)

所有参数都是可选的,都有默认值,因此调用该函数时可以不带任何参数,其中:

num: 整型或字符型都可以。如果设置为整型,则该整型数字表示窗口的序号。如果设置为字符型,则该字符串表示窗口的名称。用该参数来命名窗口,如果两个窗口序号或名相同,则后一个窗口会覆盖前一个窗口。

figsize: 设置窗口大小。是一个tuple型的整数,如figsize=(8,8)

dpi: 整形数字,表示窗口的分辨率。

facecolor: 窗口的背景颜色。

edgecolor: 窗口的边框颜色。

用figure()函数创建的窗口,只能显示一幅图片,如果想要显示多幅图片,则需要将这个窗口再划分为几个子图,在每个子图中显示不同的图片。我们可以使用subplot()函数来划分子图,函数格式为:

matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number)

nrows: 子图的行数。

ncols: 子图的列数。

plot_number: 当前子图的编号。

如:

plt.subplot(2,2,1)

则表示将figure窗口划分成了2行2列共4个子图,当前为第1个子图。我们有时也可以用这种写法:

plt.subplot(221)

两种写法效果是一样的。每个子图的标题可用title()函数来设置,是否使用坐标尺可用axis()函数来设置,如:

plt.subplot(221)
plt.title("first subwindow")
plt.axis('off')

二、用subplots来创建显示窗口与划分子图

除了上面那种方法创建显示窗口和划分子图,还有另外一种编写方法也可以,如下例: 

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color

img = data.immunohistochemistry()
hsv = color.rgb2hsv(img)

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()

ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")

ax1.imshow(hsv[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray)
ax1.set_title("H")

ax2.imshow(hsv[:, :, 1], cmap=plt.cm.gray)
ax2.set_title("S")

ax3.imshow(hsv[:, :, 2], cmap=plt.cm.gray)
ax3.set_title("V")

for ax in axes.ravel():
    ax.axis('off')

fig.tight_layout()  #自动调整subplot间的参数

python数字图像处理:图像的绘制

直接用subplots()函数来创建并划分窗口。注意,比前面的subplot()函数多了一个s,该函数格式为:

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1ncols=1)

nrows: 所有子图行数,默认为1。

ncols: 所有子图列数,默认为1。

返回一个窗口figure, 和一个tuple型的ax对象,该对象包含所有的子图,可结合ravel()函数列出所有子图,如:

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()

创建了2行2列4个子图,分别取名为ax0,ax1,ax2和ax3, 每个子图的标题用set_title()函数来设置,如:

ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")

如果有多个子图,我们还可以使用tight_layout()函数来调整显示的布局,该函数格式为:

matplotlib.pyplot.tight_layout(pad=1.08h_pad=Nonew_pad=Nonerect=None)

所有的参数都是可选的,调用该函数时可省略所有的参数。

pad: 主窗口边缘和子图边缘间的间距,默认为1.08

h_pad, w_pad: 子图边缘之间的间距,默认为 pad_inches

rect: 一个矩形区域,如果设置这个值,则将所有的子图调整到这个矩形区域内。

一般调用为:

plt.tight_layout()  #自动调整subplot间的参数

三、其它方法绘图并显示

除了使用matplotlib库来绘制图片,skimage还有另一个子模块viewer,也提供一个函数来显示图片。不同的是,它利用Qt工具来创建一块画布,从而在画布上绘制图像。

例:

from skimage import data
from skimage.viewer import ImageViewer

img = data.coins()
viewer = ImageViewer(img)
viewer.show()

最后总结一下,绘制和显示图片常用到的函数有:

函数名 功能 调用格式
figure 创建一个显示窗口 plt.figure(num=1,figsize=(8,8)
imshow 绘制图片 plt.imshow(image)
show 显示窗口 plt.show()
subplot 划分子图 plt.subplot(2,2,1)
title 设置子图标题(与subplot结合使用) plt.title('origin image')
axis 是否显示坐标尺 plt.axis('off')
subplots 创建带有多个子图的窗口 fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(8,8))
ravel 为每个子图设置变量 ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()
set_title 设置子图标题(与axes结合使用) ax0.set_title('first window')
tight_layout 自动调整子图显示布局 plt.tight_layout()
Python 相关文章推荐
Python递归函数定义与用法示例
Jun 02 Python
利用Tkinter(python3.6)实现一个简单计算器
Dec 21 Python
python实现数据导出到excel的示例--普通格式
May 03 Python
Python动态生成多维数组的方法示例
Aug 09 Python
python处理multipart/form-data的请求方法
Dec 26 Python
python类的实例化问题解决
Aug 31 Python
PyCharm使用Docker镜像搭建Python开发环境
Dec 26 Python
TensorFlow实现自定义Op方式
Feb 04 Python
Python requests获取网页常用方法解析
Feb 20 Python
Python通过2种方法输出带颜色字体
Mar 02 Python
Python3爬虫发送请求的知识点实例
Jul 30 Python
python Autopep8实现按PEP8风格自动排版Python代码
Mar 02 Python
python数字图像处理数据类型及颜色空间转换
python数据分析之单因素分析线性拟合及地理编码
python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图
基于Python编写一个监控CPU的应用系统
如何基于python实现单目三维重建详解
python如何读取和存储dict()与.json格式文件
Jun 25 #Python
python运行脚本文件的三种方法实例
Jun 25 #Python
You might like
PHP 根据IP地址控制访问的代码
2010/04/22 PHP
用jQuery实现检测浏览器及版本的脚本代码
2008/01/22 Javascript
js文件中调用js的实现方法小结
2009/10/23 Javascript
高性能Javascript笔记 数据的存储与访问性能优化
2012/08/02 Javascript
模拟多级复选框效果的jquery代码
2013/08/13 Javascript
jquery parent和parents的区别分析
2013/10/02 Javascript
JS实现侧悬浮浮动实例代码
2013/11/29 Javascript
Bootstrap基本样式学习笔记之表格(2)
2016/12/07 Javascript
JavaScript数据结构之广义表的定义与表示方法详解
2017/04/12 Javascript
vue + webpack如何绕过QQ音乐接口对host的验证详解
2018/07/01 Javascript
JavaScript使用prototype原型实现的封装继承多态示例
2018/08/31 Javascript
理顺8个版本vue的区别(小结)
2018/09/17 Javascript
axios封装,使用拦截器统一处理接口,超详细的教程(推荐)
2019/05/02 Javascript
Vue.js watch监视属性知识点总结
2019/11/11 Javascript
js实现双人五子棋小游戏
2020/05/28 Javascript
[01:19:33]DOTA2-DPC中国联赛 正赛 iG vs VG BO3 第一场 2月2日
2021/03/11 DOTA
python实现字符串连接的三种方法及其效率、适用场景详解
2017/01/13 Python
Python实现识别手写数字大纲
2018/01/29 Python
python Opencv将图片转为字符画
2021/02/19 Python
详解Python中的内建函数,可迭代对象,迭代器
2019/04/29 Python
python dataframe NaN处理方式
2019/12/26 Python
浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义
2020/02/29 Python
PyCharm 解决找不到新打开项目的窗口问题
2021/01/15 Python
Canvas 文字碰撞检测并抽稀的方法
2019/05/27 HTML / CSS
html5 input属性使用示例
2013/06/28 HTML / CSS
意大利在线购买隐形眼镜网站:VisionDirect.it
2019/03/18 全球购物
锐步英国官网:Reebok英国
2019/11/29 全球购物
MYSQL基础面试题
2012/05/13 面试题
银行会计业务的个人自我评价
2013/11/02 职场文书
应届硕士毕业生自荐信
2014/05/26 职场文书
写得不错的求职信范文
2014/07/11 职场文书
代办委托书怎么写
2014/08/01 职场文书
2014国庆节标语口号
2014/09/19 职场文书
继承公证书格式
2015/01/26 职场文书
总经理聘用协议书
2015/09/21 职场文书
导游词之张家口
2019/12/13 职场文书