python读取显示图片 python读取并显示图片的三种方法（opencv、matplotlib、PIL库）(IT技术) |
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python读取显示图片 python读取并显示图片的三种方法（opencv、matplotlib、PIL库）(IT技术)
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前言
在进行图像处理时，经常会用到读取图片并显示出来这样的操作，所以本文总结了python中读取并显示图片的3种方式，分别基于opencv、matplotlib、PIL库实现，并给出了示例代码，介绍如下。 OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import cv2 #opencv的颜色通道顺序为[B,G,R]，而matplotlib颜色通道顺序为[R,G,B],所以需要调换一下通道位置 img1 = cv2.imread('./Lena.png')[:,:,(2,1,0)] # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png img2 = cv2.imread('./Lena.png')[:,:,(2,1,0)] #结果展示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文乱码 plt.subplot(121) #imshow()对图像进行处理，画出图像，show()进行图像显示 plt.imshow(img1) plt.title('图像1') #不显示坐标轴 plt.axis('off') #子图2 plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.title('图像2') plt.axis('off') # #设置子图默认的间距 plt.tight_layout() #显示图像 plt.show() MatplotlibMatplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 img1 = mpimg.imread('./Lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png img2=mpimg.imread('./Lena.png') #结果展示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文乱码 plt.subplot(121) #imshow()对图像进行处理，画出图像，show()进行图像显示 plt.imshow(img1) plt.title('图像1') #不显示坐标轴 plt.axis('off') #子图2 plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.title('图像2') plt.axis('off') # #设置子图默认的间距 plt.tight_layout() #显示图像 plt.show() PILPIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。。。 PIL可以做很多和图像处理相关的事情: 图像归档(Image Archives)。 图像展示(Image Display)。 图像处理(Image Processing)。 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 from PIL import Image img1 = Image.open('./Lena.png') img2 = Image.open('./Lena.png') #结果展示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文乱码 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.title('图像1') #不显示坐标轴 plt.axis('off') #子图2 plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.title('图像2') plt.axis('off') # #设置子图默认的间距 plt.tight_layout() #显示图像 plt.show() 运行结果
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