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  • Matplotlib库imshow函数

    千次阅读 2021-01-12 04:04:00
    Matplotlib是Python最著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,强大的数据可视化...Python在Matplotlib库中,调用imshow()函数实现热图绘制。imshow 参数及其默认值plt.imshow...

    Matplotlib是Python最著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,强大的数据可视化工具和做图库,适合交互式绘图,图形美观。

    imshow:热图(heatmap)是数据分析的常用方法,通过色差、亮度来展示数据的差异、易于理解。Python在Matplotlib库中,调用imshow()函数实现热图绘制。

    imshow 参数及其默认值

    plt.imshow(

    X,

    cmap=None,

    norm=None,

    aspect=None,

    interpolation=None,

    alpha=None,

    vmin=None,

    vmax=None,

    origin=None,

    extent=None,

    shape=None,

    filternorm=1,

    filterrad=4.0,

    imlim=None,

    resample=None,

    url=None,

    *,

    data=None,

    **kwargs,

    )

    参数:X

    图像数据。支持的数组形状是:

    (M,N) :带有标量数据的图像。数据可视化使用色彩图。

    (M,N,3) :具有RGB值的图像(float或uint8)。

    (M,N,4) :具有RGBA值的图像(float或uint8),即包括透明度。

    前两个维度(M,N)定义了行和列图片,即图片的高和宽;

    RGB(A)值应该在浮点数[0, ..., 1]的范围内,或者

    整数[0, ... ,255]。超出范围的值将被剪切为这些界限。

    参数:cmap

    将标量数据映射到色彩图

    颜色默认为:rc:image.cmap。

    参数:norm :~matplotlib.colors.Normalize

    如果使用scalar data ,则Normalize会对其进行缩放[0,1]的数据值内。

    默认情况下,数据范围使用线性缩放映射到颜色条范围。 RGB(A)数据忽略该参数。

    参数:aspect

    {'equal','auto'}或float,可选

    控制轴的纵横比。该参数可能使图像失真,即像素不是方形的。

    equal:确保宽高比为1,像素将为正方形。(除非像素大小明确地在数据中变为非正方形,坐标使用 extent )。

    auto: 更改图像宽高比以匹配轴的宽高比。通常,这将导致非方形像素。

    参数:interpolation

    str

    使用的插值方法

    支持的值有:'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic','spline16', 'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser',

    'quadric', 'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc','lanczos'.

    如果interpolation = 'none',则不执行插值

    参数:alpha

    alpha值,介于0(透明)和1(不透明)之间。RGBA输入数据忽略此参数。

    参数:vmin, vmax : scalar,

    如果使用* norm 参数,则忽略 vmin , vmax *。

    vmin,vmax与norm结合使用以标准化亮度数据。

    参数:origin : {'upper', 'lower'}

    将数组的[0,0]索引放在轴的左上角或左下角。

    'upper'通常用于矩阵和图像。

    请注意,垂直轴向上指向“下”但向下指向“上”。

    参数:extent:(left, right, bottom, top)

    数据坐标中左下角和右上角的位置。 如果为“无”,则定位图像使得像素中心落在基于零的(行,列)索引上。

    导入包

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.image as mpimg

    import numpy as np

    展示原图

    img=mpimg.imread('2019062107.png')

    imgplot = plt.imshow(img)

    效果

    2019062108.png

    处理1

    plt.imshow(img[:,:,0], cmap="hot")

    2019062109.png

    处理 2

    plt.imshow(img, interpolation="bicubic")

    2019062110.png

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  • opencv学习之显示图像-imshow函数

    千次阅读 2020-12-22 14:40:23
    imshow函数imshow函数功能imshow的函数功能也非常简单,名称也可以看出来,image show的缩写。imshow负责的就是将图片显示在窗口中,通过设备屏幕展现出来。与imread一样,在matlab中也有一个相同功能的函数命名为...

    上一篇opencv学习之读取图像-imread函数介绍完opencv读取图片函数imread,这次来介绍与它对应的图像显示函数imshow。

    imshow函数

    imshow函数功能

    imshow的函数功能也非常简单,名称也可以看出来,image show的缩写。imshow负责的就是将图片显示在窗口中,通过设备屏幕展现出来。与imread一样,在matlab中也有一个相同功能的函数命名为imshow, 这也是opencv借鉴了matlab的命名,在早期opencv1.x的版本中,负责显示图像的功能的函数为cvShowImage。

    imshow函数原型

    以下分别为imshow函数的c++与python原型。

    imshow函数c++原型#include //所在头文件

    void cv::imshow ( const String & winname,

    InputArray mat

    )

    imshow函数python原型Python:

    None = cv.imshow( winname, mat )

    函数的原型非常地简单,可以很容易理解没有返回值

    参数1, 显示的窗口名, 可以使用cv::namedWindow函数创建窗口,如不创建,imshow函数将自动创建。

    需要显示的图像

    imshow函数使用示例#include

    #include

    using namespace cv;

    using namespace std;

    int main()

    {

    //read the image

    Mat image = imread("./clock.jpg");

    if (image.data != NULL)

    {

    //show the image

    imshow("clock", image);

    // imshow之后必须有waitKey函数,否则显示窗内将一闪而过,不会驻留屏幕

    waitKey(0);

    }

    else

    {

    cout << "can't openc the file!" << endl;

    getchar();

    }

    return 0;

    }

    使用方法也非常简单,需要注意的一点就是,imshow之后必须有waitKey函数,否则显示窗内将一闪而过,不会驻留屏幕。

    尾巴

    imshow显示图片的窗口非常地简单,实际的开发中也不会有人使用imshow去做实际的开发,都是使用第三方的UI控件去显示图像,但不代表imshow没什么作用,在调试和试验的时候还是非常方便的。

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  • plt.imshow(x,cmap="gray") plt.show() 而对于彩色RGB图像,我们通常就直接省略掉cmap参数配置,但是会发现显示出的图像颜色很怪异。这种现象的主要原因是读取图像过程中RGB三个通道颜色顺序问题导致。我们所期待的...

    对于灰度图而言,我们最常用的显示代码是:

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure()
    plt.imshow(x,cmap="gray")
    plt.show()

    而对于彩色RGB图像,我们通常就直接省略掉cmap参数配置,但是会发现显示出的图像颜色很怪异。这种现象的主要原因是读取图像过程中RGB三个通道颜色顺序问题导致。我们所期待的是RGB,但是图像读入的时候却可能是BGR。因此,对于numpy三通道类型,我们可以通过以下代码让图像正常颜色显示:

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure()
    plt.imshow(x[:,:,[2,1,0]])
    plt.show()

    即修改一下通道的顺序

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  • 一、需要工具本机使用python 2.7.10下调试代码均通过,一下学习需要有一定的代码阅读能力,一下学习只介绍函数方法:Python 作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。而且它简单易学,初学...

    一、需要工具

    本机使用python 2.7.10下调试代码均通过,一下学习需要有一定的代码阅读能力,一下学习只介绍函数方法:

    Python 作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。而且它简单易学,初学者几个小时就可以基本入门。再加上Numpy 和matplotlib 这两个翅膀,Python 对数据分析的能力不逊于Matlab。Python 还被称为是胶水语言,有很多软件都提供了Python 接口。尤其是在linux 下,可以使用Python 将不同的软件组成一个工作流,发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。比如我们可以使用Mysql 存储数据,使用R 分析数据,使用matplotlib 展示数据,使用OpenGL 进行3D 建模,使用Qt 构建漂亮的GUI。而Python 可以将他们联合在一起构建一个强大的工作流。

    二、入门小试

    1、图像读入:cv2.imread()

    使用函数cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。

    • cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略,

    这是默认参数。

    • cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像

    import cv2

    img = cv2.imread('lena.jpg',0)

    PS:调用opencv,就算图像的路径是错的,OpenCV 也不会提醒你的,但是当你使用命

    令print img时得到的结果是None。

    2、显示图像cv2.imshow()

    使用函数cv2.imshow() 显示图像。窗口会自动调整为图像大小。第一个参数是窗口的名字,其次才是我们的图像。你可以创建多个窗口,只要你喜欢,但是必须给他们不同的名字。

    cv2.imshow('image',img)

    cv2.waitKey(0)

    3、保存图像cv2.imwrite()

    cv2.imwrite('lena.png',img)

    f45bd4e404a022e1acba5e2de0264a04.png

    ==========================

    使用cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()读取、显示和保存图像

    一、读入图像

    使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片

    filepath:要读入图片的完整路径

    flags:读入图片的标志

    cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片

    cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道

    import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    二、显示图像

    使用函数cv2.imshow(wname,img)显示图像,第一个参数是显示图像的窗口的名字,第二个参数是要显示的图像(imread读入的图像),窗口大小自动调整为图片大小

    cv2.imshow('image',img)

    cv2.waitKey(0)

    cv2.destroyAllWindows()#dv2.destroyWindow(wname)

    cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入,单位为毫秒,即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入,若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码,程序继续运行。若没有按下任何键,超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话,窗口会一闪而逝,看不到显示的图片。

    cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口

    cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

    三、保存图像

    使用函数cv2.imwrite(file,img,num)保存一个图像。第一个参数是要保存的文件名,第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数,它针对特定的格式:对于JPEG,其表示的是图像的质量,用0 - 100的整数表示,默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别。默认为3.

    注意:

    cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int

    cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小。

    cv2.imwrite('1.png',img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95])

    cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

    四、图片操作

    1、使用函数cv2.flip(img,flipcode)翻转图像,flipcode控制翻转效果。

    flipcode = 0:沿x轴翻转

    flipcode > 0:沿y轴翻转

    flipcode < 0:x,y轴同时翻转

    imgflip = cv2.flip(img,1)

    2、复制图像

    imgcopy = img.copy()

    3、颜色空间转换

    #彩色图像转为灰度图像

    img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    灰度图像转为彩色图像img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)

    示例

    读入一副图像,按’s’键保存后退出,其它任意键则直接退出不保存

    import numpy as np

    import cv2

    img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)

    cv2.imshow('image',img)

    k = cv2.waitKey(0)

    if k == ord('s'):

    # wait for 's' key to save and exit

    cv2.imwrite('1.png',img)

    cv2.destroyAllWindows()else:

    cv2.destroyAllWindows()

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