怎么用python顯示一張圖片

在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 這兩個庫操作圖片。本人偏愛 matpoltlib，因為它的語法更像 matlab。

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一、matplotlib

1. 顯示圖片

復制代碼

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片

import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于讀取圖片

import numpy as np

lena = mpimg.imread('lena.png') # 讀取和代碼處于同一目錄下的 lena.png

# 此時 lena 就已經(jīng)是一個 np.array 了，可以對它進行任意處理

lena.shape #(512, 512, 3)

plt.imshow(lena) # 顯示圖片

plt.axis('off') # 不顯示坐標軸

plt.show()

復制代碼

2. 顯示某個通道

復制代碼

# 顯示圖片的第一個通道

lena_1 = lena[:,:,0]

plt.imshow('lena_1')

plt.show()

# 此時會發(fā)現(xiàn)顯示的是熱量圖，不是我們預(yù)想的灰度圖，可以添加 cmap 參數(shù)，有如下幾種添加方法：

plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')

plt.show()

img = plt.imshow('lena_1')

img.set_cmap('gray') # 'hot' 是熱量圖

plt.show()

復制代碼

3. 將 RGB 轉(zhuǎn)為灰度圖

matplotlib 中沒有合適的函數(shù)可以將 RGB 圖轉(zhuǎn)換為灰度圖，可以根據(jù)公式自定義一個：

復制代碼

def rgb2gray(rgb):

return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

gray = rgb2gray(lena)

# 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))

plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')

plt.axis('off')

plt.show()

復制代碼

4. 對圖像進行放縮

這里要用到 scipy

復制代碼

from scipy import misc

lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二個參數(shù)如果是整數(shù)，則為百分比，如果是tuple，則為輸出圖像的尺寸

plt.imshow(lena_new_sz)

plt.axis('off')

plt.show()

復制代碼

5. 保存圖像

5.1 保存 matplotlib 畫出的圖像

該方法適用于保存任何 matplotlib 畫出的圖像，相當于一個 screencapture。

plt.imshow(lena_new_sz)

plt.axis('off')

plt.savefig('lena_new_sz.png')

5.2 將 array 保存為圖像

from scipy import misc

misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

5.3 直接保存 array

讀取之后還是可以按照前面顯示數(shù)組的方法對圖像進行顯示，這種方法完全不會對圖像質(zhì)量造成損失

np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 會在保存的名字后面自動加上.npy

img = np.load('lena_new_sz.npy') # 讀取前面保存的數(shù)組

二、PIL

1. 顯示圖片

from PIL import Image

im = Image.open('lena.png')

im.show()

2. 將 PIL Image 圖片轉(zhuǎn)換為 numpy 數(shù)組

im_array = np.array(im)

# 也可以用 np.asarray(im) 區(qū)別是 np.array() 是深拷貝，np.asarray() 是淺拷貝

3. 保存 PIL 圖片

直接調(diào)用 Image 類的 save 方法

from PIL import Image

I = Image.open('lena.png')

I.save('new_lena.png')

4. 將 numpy 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 PIL 圖片

這里采用 matplotlib.image 讀入圖片數(shù)組，注意這里讀入的數(shù)組是 float32 型的，范圍是 0-1，而 PIL.Image 數(shù)據(jù)是 uinit8 型的，范圍是0-255，所以要進行轉(zhuǎn)換：

import matplotlib.image as mpimg

from PIL import Image

lena = mpimg.imread('lena.png') # 這里讀入的數(shù)據(jù)是 float32 型的，范圍是0-1

im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

im.show()

5. RGB 轉(zhuǎn)換為灰度圖

from PIL import Image

I = Image.open('lena.png')

I.show()

L = I.convert('L')

L.show()

python怎么打開圖片

使用python進行數(shù)字圖片處理，可以使用pillow包，它是由PIL fork發(fā)展而來的。使用時需要import從PIL fork中導出。同時使用open()函數(shù)來打開圖片，使用show()函數(shù)來顯示圖片。

在python Image中可以用show（）來顯示圖片，但是顯示以后，下面的代碼就不運行了，如何運行下面的代碼

Image.show()函數(shù)是這個樣子的，必須先關(guān)了圖片程序才往下走。

不使用show，如imshow(BW)在 Matlab 7.0 中，二進制圖像是一個邏輯類，僅包括 0 和 1 兩個數(shù)值。像素 0 顯示為黑色，像素 1 顯示為白色。顯示時，也可通過NOT(~)命令，對二進制圖象進行取反，使數(shù)值 0 顯示為白色；1 顯示為黑色。

例如： imshow(~BW)

擴展資料：

不使用show函數(shù)來滿足運行的需求：

import threading

import Image

class ThreadClass(threading.Thread):

def run(self):

im=Image.open('z.jpg')

im.show()

print (1)

t = ThreadClass()

t.start()

print (2)

a=input('End')

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圖像的表示原理：

最基本的物理圖像是根據(jù)矩形網(wǎng)格抽樣原理從連續(xù)圖像域中抽取二維灰度陣列（矩陣）得到的。也可以用長向量表示二維灰度矩陣，它是按列（或行）掃描灰度矩陣，把下一列（或行）的頭和前一列（或行）的尾相接而成。

它們的線性可逆變換同樣可以用來表示圖像。圖像的每一行由行程（具有同一灰度的鄰近像元集合）序列所組成，因此也可以用行程長度編碼（見圖像編碼）表示圖像。

參考資料來源：百度百科-圖象函數(shù)

參考資料來源：百度百科-圖像表示