前言
在進行圖像處理時，經常會用到讀取圖片并顯示出來這樣的操作，所以本文總結了python中讀取并顯示圖片的3種方式，分別基于opencv、matplotlib、PIL庫實現，并給出了示例代碼，介紹如下。
OpenCV
OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。 它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片
import cv2
#opencv的顏色通道順序為[B,G,R]，而matplotlib顏色通道順序為[R,G,B],所以需要調換一下通道位置
img1 = cv2.imread('./Lena.png')[:,:,(2,1,0)] # 讀取和代碼處于同一目錄下的 lena.png
img2 = cv2.imread('./Lena.png')[:,:,(2,1,0)]
#結果展示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文亂碼
plt.subplot(121)
#imshow()對圖像進行處理，畫出圖像，show()進行圖像顯示
plt.imshow(img1)
plt.title('圖像1')
#不顯示坐標軸
plt.axis('off')
#子圖2
plt.subplot(122)
plt.imshow(img2)
plt.title('圖像2')
plt.axis('off')
# #設置子圖默認的間距
plt.tight_layout()
#顯示圖像
plt.show()
Matplotlib
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫。 它可與 NumPy 一起使用，提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。 它也可以和圖形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于讀取圖片
img1 = mpimg.imread('./Lena.png') # 讀取和代碼處于同一目錄下的 lena.png
img2=mpimg.imread('./Lena.png')
#結果展示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文亂碼
plt.subplot(121)
#imshow()對圖像進行處理，畫出圖像，show()進行圖像顯示
plt.imshow(img1)
plt.title('圖像1')
#不顯示坐標軸
plt.axis('off')
#子圖2
plt.subplot(122)
plt.imshow(img2)
plt.title('圖像2')
plt.axis('off')
# #設置子圖默認的間距
plt.tight_layout()
#顯示圖像
plt.show()
PIL
PIL(Python Image Library)是python的第三方圖像處理庫，但是由于其強大的功能與眾多的使用人數，幾乎已經被認為是python官方圖像處理庫了。。。
PIL可以做很多和圖像處理相關的事情:
- 圖像歸檔(Image Archives)。
- 圖像展示(Image Display)。
- 圖像處理(Image Processing)。
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片
from PIL import Image
img1 = Image.open('./Lena.png')
img2 = Image.open('./Lena.png')
#結果展示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文亂碼
plt.subplot(121)
plt.imshow(img1)
plt.title('圖像1')
#不顯示坐標軸
plt.axis('off')
#子圖2
plt.subplot(122)
plt.imshow(img2)
plt.title('圖像2')
plt.axis('off')
# #設置子圖默認的間距
plt.tight_layout()
#顯示圖像
plt.show()
運行結果
總結
到此這篇關于python讀取并顯示圖片的三種方法的文章就介紹到這了,更多相關python讀取顯示圖片內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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