python讀取并顯示圖片的三種方法（opencv、matplotlib、PIL庫）
前言
在進行圖像處理時，經(jīng)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(xiàn)，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(fā)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(tǒng)上。 它輕量級而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現(xiàn)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(shù)，幾乎已經(jīng)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(xù)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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