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()

# 此時會發現顯示的是熱量圖，不是我們預想的灰度圖，可以添加 cmap 參數，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 轉為灰度圖

matplotlib 中沒有合適的函數可以將 RGB 圖轉換為灰度圖，可以根據公式自定義一個：

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) # 第二個參數如果是整數，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組的方法對圖像進行顯示，這種方法完全不會對圖像質量造成損失

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 圖片轉換為 numpy 數組

im_array = np.array(im)

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

3. 保存 PIL 圖片

直接調用 Image 類的 save 方法

from PIL import Image

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

I.save('new_lena.png')

4. 將 numpy 數組轉換為 PIL 圖片

這里采用 matplotlib.image 讀入圖片數組，注意這里讀入的數組是 float32 型的，范圍是 0-1，而 PIL.Image 數據是 uinit8 型的，范圍是0-255，所以要進行轉換：

import matplotlib.image as mpimg

from PIL import Image

lena = mpimg.imread('lena.png') # 這里讀入的數據是 float32 型的，范圍是0-1

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

im.show()

5. RGB 轉換為灰度圖

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

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()函數是這個樣子的，必須先關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')

#===============================

圖像的表示原理：

最基本的物理圖像是根據矩形網格抽樣原理從連續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

參考資料來源：百度百科-圖像表示

分享標題：顯示圖片函數python的簡單介紹
轉載來于：http://m.newbst.com/article42/dogpgec.html

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