python实现读取并显示图片方法（不需要图形界面）

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python实现读取并显示图片方法（不需要图形界面）

在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。

一、matplotlib

1. 显示图片

			
									import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片

									import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

									import numpy as np

									lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png

									# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理

									lena.shape #(512, 512, 3)

									plt.imshow(lena) # 显示图片

									plt.axis('off') # 不显示坐标轴

									plt.show()

2. 显示某个通道

			
									# 显示图片的第一个通道

									lena_1 = lena[:,:,0]

									plt.imshow('lena_1')

									plt.show()

									# 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加 cmap 参数，有如下几种添加方法：

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

									plt.show()

									img = plt.imshow('lena_1')

									img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图

									plt.show()

3. 将 RGB 转为灰度图

matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：

			
									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()

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