怎么使用python進(jìn)行圖像繪制

本文小編為大家詳細(xì)介紹“怎么使用python進(jìn)行圖像繪制”，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，細(xì)節(jié)處理妥當(dāng)，希望這篇“怎么使用python進(jìn)行圖像繪制”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學(xué)習(xí)新知識(shí)吧。

正文

實(shí)際上前面我們就已經(jīng)用到了圖像的繪制，如：

io.imshow(img)  

這一行代碼的實(shí)質(zhì)是利用matplotlib包對(duì)圖片進(jìn)行繪制，繪制成功后，返回一個(gè)matplotlib類型的數(shù)據(jù)。因此，我們也可以這樣寫：

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

imshow()函數(shù)格式為：

matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None)

X: 要繪制的圖像或數(shù)組。

cmap: 顏色圖譜（colormap), 默認(rèn)繪制為RGB(A)顏色空間。

其它可選的顏色圖譜如下列表：

用的比較多的有g(shù)ray,jet等，如：

plt.imshow(image,plt.cm.gray)

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

在窗口上繪制完圖片后，返回一個(gè)AxesImage對(duì)象。要在窗口上顯示這個(gè)對(duì)象，我們可以調(diào)用show()函數(shù)來進(jìn)行顯示，但進(jìn)行練習(xí)的時(shí)候（ipython環(huán)境中），一般我們可以省略show（）函數(shù)，也能自動(dòng)顯示出來。

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

顯示為：

可以看到，類型是'matplotlib.image.AxesImage'。顯示一張圖片，我們通常更愿意這樣寫：

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

matplotlib是一個(gè)專業(yè)繪圖的庫(kù)，相當(dāng)于matlab中的plot,可以設(shè)置多個(gè)figure窗口,設(shè)置figure的標(biāo)題，隱藏坐標(biāo)尺，甚至可以使用subplot在一個(gè)figure中顯示多張圖片。一般我們可以這樣導(dǎo)入matplotlib庫(kù)：

import matplotlib.pyplot as plt

也就是說，我們繪圖實(shí)際上用的是matplotlib包的pyplot模塊。

一、用figure函數(shù)和subplot函數(shù)分別創(chuàng)建主窗口與子圖

例:分開并同時(shí)顯示宇航員圖片的三個(gè)通道

from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.astronaut()
plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8))  #創(chuàng)建一個(gè)名為astronaut的窗口,并設(shè)置大小 

plt.subplot(2,2,1)     #將窗口分為兩行兩列四個(gè)子圖，則可顯示四幅圖片
plt.title('origin image')   #第一幅圖片標(biāo)題
plt.imshow(img)      #繪制第一幅圖片

plt.subplot(2,2,2)     #第二個(gè)子圖
plt.title('R channel')   #第二幅圖片標(biāo)題
plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray)      #繪制第二幅圖片,且為灰度圖
plt.axis('off')     #不顯示坐標(biāo)尺寸

plt.subplot(2,2,3)     #第三個(gè)子圖
plt.title('G channel')   #第三幅圖片標(biāo)題
plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray)      #繪制第三幅圖片,且為灰度圖
plt.axis('off')     #不顯示坐標(biāo)尺寸

plt.subplot(2,2,4)     #第四個(gè)子圖
plt.title('B channel')   #第四幅圖片標(biāo)題
plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray)      #繪制第四幅圖片,且為灰度圖
plt.axis('off')     #不顯示坐標(biāo)尺寸

plt.show()   #顯示窗口

在圖片繪制過程中，我們用matplotlib.pyplot模塊下的figure（）函數(shù)來創(chuàng)建顯示窗口，該函數(shù)的格式為：

matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None)

所有參數(shù)都是可選的，都有默認(rèn)值，因此調(diào)用該函數(shù)時(shí)可以不帶任何參數(shù)，其中：

num: 整型或字符型都可以。如果設(shè)置為整型，則該整型數(shù)字表示窗口的序號(hào)。如果設(shè)置為字符型，則該字符串表示窗口的名稱。用該參數(shù)來命名窗口，如果兩個(gè)窗口序號(hào)或名相同，則后一個(gè)窗口會(huì)覆蓋前一個(gè)窗口。

figsize: 設(shè)置窗口大小。是一個(gè)tuple型的整數(shù)，如figsize=（8，8）

dpi: 整形數(shù)字，表示窗口的分辨率。

facecolor: 窗口的背景顏色。

edgecolor: 窗口的邊框顏色。

用figure()函數(shù)創(chuàng)建的窗口，只能顯示一幅圖片，如果想要顯示多幅圖片，則需要將這個(gè)窗口再劃分為幾個(gè)子圖，在每個(gè)子圖中顯示不同的圖片。我們可以使用subplot（）函數(shù)來劃分子圖，函數(shù)格式為：

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

nrows: 子圖的行數(shù)。

ncols: 子圖的列數(shù)。

plot_number: 當(dāng)前子圖的編號(hào)。

如：

plt.subplot(2,2,1)

則表示將figure窗口劃分成了2行2列共4個(gè)子圖，當(dāng)前為第1個(gè)子圖。我們有時(shí)也可以用這種寫法：

plt.subplot(221)

兩種寫法效果是一樣的。每個(gè)子圖的標(biāo)題可用title()函數(shù)來設(shè)置，是否使用坐標(biāo)尺可用axis()函數(shù)來設(shè)置，如：

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

二、用subplots來創(chuàng)建顯示窗口與劃分子圖

除了上面那種方法創(chuàng)建顯示窗口和劃分子圖，還有另外一種編寫方法也可以，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()  #自動(dòng)調(diào)整subplot間的參數(shù)

直接用subplots()函數(shù)來創(chuàng)建并劃分窗口。注意，比前面的subplot()函數(shù)多了一個(gè)s，該函數(shù)格式為：

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

nrows: 所有子圖行數(shù)，默認(rèn)為1。

ncols: 所有子圖列數(shù)，默認(rèn)為1。

返回一個(gè)窗口figure, 和一個(gè)tuple型的ax對(duì)象，該對(duì)象包含所有的子圖,可結(jié)合ravel()函數(shù)列出所有子圖，如：

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

創(chuàng)建了2行2列4個(gè)子圖，分別取名為ax0,ax1,ax2和ax3, 每個(gè)子圖的標(biāo)題用set_title()函數(shù)來設(shè)置，如：

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

如果有多個(gè)子圖，我們還可以使用tight_layout()函數(shù)來調(diào)整顯示的布局，該函數(shù)格式為：

matplotlib.pyplot.tight_layout(pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)

所有的參數(shù)都是可選的，調(diào)用該函數(shù)時(shí)可省略所有的參數(shù)。

pad: 主窗口邊緣和子圖邊緣間的間距，默認(rèn)為1.08

h_pad, w_pad: 子圖邊緣之間的間距，默認(rèn)為 pad_inches

rect: 一個(gè)矩形區(qū)域，如果設(shè)置這個(gè)值，則將所有的子圖調(diào)整到這個(gè)矩形區(qū)域內(nèi)。

一般調(diào)用為：

plt.tight_layout()  #自動(dòng)調(diào)整subplot間的參數(shù)

三、其它方法繪圖并顯示

除了使用matplotlib庫(kù)來繪制圖片，skimage還有另一個(gè)子模塊viewer，也提供一個(gè)函數(shù)來顯示圖片。不同的是，它利用Qt工具來創(chuàng)建一塊畫布，從而在畫布上繪制圖像。

例：

from skimage import data
from skimage.viewer import ImageViewer

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

最后總結(jié)一下，繪制和顯示圖片常用到的函數(shù)有：

讀到這里，這篇“怎么使用python進(jìn)行圖像繪制”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會(huì)，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。