【Matplotlib】基础设置之图像处理05

图像基础

导入相应的包:

python 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
%matplotlib inline

导入图像

我们首先导入上面的图像,注意 matplotlib 默认只支持 PNG 格式的图像,我们可以使用 mpimg.imread 方法读入这幅图像:

python 复制代码
img = mpimg.imread('stinkbug.png')
python 复制代码
img.shape
复制代码
(375L, 500L, 3L)

这是一个 375 x 500 x 3RGB 图像,并且每个像素使用 uint8 分别表示 RGB 三个通道的值。不过在处理的时候,matplotlib 将它们的值归一化到 0.0~1.0 之间:

python 复制代码
img.dtype
复制代码
dtype('float32')

显示图像

使用 plt.imshow() 可以显示图像:

python 复制代码
imgplot = plt.imshow(img)

伪彩色图像

从单通道模拟彩色图像:

python 复制代码
lum_img = img[:,:,0]
imgplot = plt.imshow(lum_img)

改变 colormap

python 复制代码
imgplot = plt.imshow(lum_img)
imgplot.set_cmap('hot')
python 复制代码
imgplot = plt.imshow(lum_img)
imgplot.set_cmap('spectral')

显示色度条:

python 复制代码
imgplot = plt.imshow(lum_img)
imgplot.set_cmap('spectral')
plt.colorbar()
plt.show()

限制显示范围

先查看直方图:

python 复制代码
plt.hist(lum_img.flatten(), 256, range=(0.0,1.0), fc='k', ec='k')
plt.show()

将显示范围设为 0.0-0.7

python 复制代码
imgplot = plt.imshow(lum_img)
imgplot.set_clim(0.0,0.7)

resize 操作

python 复制代码
from PIL import Image
img = Image.open('stinkbug.png')
rsize = img.resize((img.size[0]/10,img.size[1]/10))
rsizeArr = np.asarray(rsize) 
imgplot = plt.imshow(rsizeArr)

上面我们将这个图像使用 PIL 的 Image 对象导入,并将其 resize 为原来的 1/100,可以看到很多细节都丢失了。

在画图时,由于画面的大小与实际像素的大小可能不一致,所以不一致的地方会进行插值处理,尝试一下不同的插值方法:

python 复制代码
imgplot = plt.imshow(rsizeArr)
imgplot.set_interpolation('nearest')
python 复制代码
imgplot = plt.imshow(rsizeArr)
imgplot.set_interpolation('bicubic')
相关推荐
mit6.82416 分钟前
[网络入侵AI检测] 模型性能评估与报告
人工智能
黄焖鸡能干四碗21 分钟前
智慧教育,智慧校园,智慧安防学校建设解决方案(PPT+WORD)
java·大数据·开发语言·数据库·人工智能
IMER SIMPLE21 分钟前
人工智能-python-深度学习-经典网络模型-LeNets5
人工智能·python·深度学习
却道天凉_好个秋27 分钟前
深度学习(五):过拟合、欠拟合与代价函数
人工智能·深度学习·过拟合·欠拟合·代价函数
亚马逊云开发者39 分钟前
Strands Agents SDK 助力翰德 Hudson 实现智能招聘新突破
人工智能
张较瘦_40 分钟前
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 大模型破局跨平台测试!LLMRR让iOS/安卓/鸿蒙脚本无缝迁移
论文阅读·人工智能·ios
IMER SIMPLE1 小时前
人工智能-python-深度学习-神经网络-GoogLeNet
人工智能·python·深度学习
钮钴禄·爱因斯晨1 小时前
深入剖析LLM:从原理到应用与挑战
开发语言·人工智能
InternLM1 小时前
专为“超大模型而生”,新一代训练引擎 XTuner V1 开源!
人工智能·开源·xtuner·书生大模型·大模型训练框架·大模型预训练·大模型后训练
JT8583961 小时前
AI GEO 优化能否快速提升网站在搜索引擎的排名?
人工智能·搜索引擎