此篇文章主要是給大家介紹了python圖像處理圖象的制作實(shí)例詳細(xì)說(shuō)明，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以有一定的幫助，祝愿大家多多的發(fā)展，盡早漲薪

　　文章正文

　　事實(shí)上前邊咱們就早已運(yùn)用了圖象的制作，如：

　　io.imshow(img)

　　這一行代碼的本質(zhì)是運(yùn)用matplotlib包對(duì)圖片開(kāi)展制作，制作完成后，回到一個(gè)matplotlib類(lèi)型的信息。因而，我們還可以這么寫(xiě)：

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　plt.imshow(img)

　　imshow()函數(shù)格式為：

　　matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None)

　　X:要繪制的圖像或數(shù)組。

　　cmap:顏色圖譜（colormap),默認(rèn)繪制為RGB(A)顏色空間。

　　其它可選的顏色圖譜如下列表：

　　用的比較多的有g(shù)ray,jet等，如：

　　plt.imshow(image,plt.cm.gray)
　　plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet)

　　在窗口上繪制完圖片后，返回一個(gè)AxesImage對(duì)象。要在窗口上顯示這個(gè)對(duì)象，我們可以調(diào)用show()函數(shù)來(lái)進(jìn)行顯示，但進(jìn)行練習(xí)的時(shí)候（ipython環(huán)境中），一般我們可以省略show（）函數(shù)，也能自動(dòng)顯示出來(lái)。

　　from skimage import io,data
　　img=data.astronaut()
　　dst=io.imshow(img)
　　print(type(dst))
　　io.show()

　　顯示為：

　　可以看到，類(lèi)型是'matplotlib.image.AxesImage'。顯示一張圖片，我們通常更愿意這樣寫(xiě)：

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　from skimage import io,data
　　img=data.astronaut()
　　plt.imshow(img)
　　plt.show()

　　matplotlib是一個(gè)專(zhuān)業(yè)繪圖的庫(kù)，相當(dāng)于matlab中的plot,可以設(shè)置多個(gè)figure窗口,設(shè)置figure的標(biāo)題，隱藏坐標(biāo)尺，甚至可以使用subplot在一個(gè)figure中顯示多張圖片。一般我們可以這樣導(dǎo)入matplotlib庫(kù)：

　　from skimage import data
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　img=data.astronaut()
　　plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8))#創(chuàng)建一個(gè)名為astronaut的窗口,并設(shè)置大小
　　plt.subplot(2,2,1)#將窗口分為兩行兩列四個(gè)子圖，則可顯示四幅圖片
　　plt.title('origin image')#第一幅圖片標(biāo)題
　　plt.imshow(img)#繪制第一幅圖片
　　plt.subplot(2,2,2)#第二個(gè)子圖
　　plt.title('R channel')#第二幅圖片標(biāo)題
　　plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray)#繪制第二幅圖片,且為灰度圖
　　plt.axis('off')#不顯示坐標(biāo)尺寸
　　plt.subplot(2,2,3)#第三個(gè)子圖
　　plt.title('G channel')#第三幅圖片標(biāo)題
　　plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray)#繪制第三幅圖片,且為灰度圖
　　plt.axis('off')#不顯示坐標(biāo)尺寸
　　plt.subplot(2,2,4)#第四個(gè)子圖
　　plt.title('B channel')#第四幅圖片標(biāo)題
　　plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray)#繪制第四幅圖片,且為灰度圖
　　plt.axis('off')#不顯示坐標(biāo)尺寸
　　plt.show()#顯示窗口
　　import matplotlib.pyplot as plt

　　也就是說(shuō)，我們繪圖實(shí)際上用的是matplotlib包的pyplot模塊。

　　一、用figure函數(shù)和subplot函數(shù)分別創(chuàng)建主窗口與子圖

　　例:分開(kāi)并同時(shí)顯示宇航員圖片的三個(gè)通道

　　在照片制作環(huán)節(jié)中，大家用matplotlib.pyplot模塊下的figure（）函數(shù)公式來(lái)建立表明對(duì)話(huà)框，該函數(shù)的形式為：

　　matplotlib.pyplot.figure(num=None,figsize=None,dpi=None,facecolor=None,edgecolor=None)

　　全部基本參數(shù)全是可供選擇的，都是有初始值，因而啟用該函數(shù)公式的時(shí)候可以完全沒(méi)有任何基本參數(shù)，在其中：

　　num:整型或字符型都能夠。假如設(shè)為整型，則其整型數(shù)字代表窗口序號(hào)。假如設(shè)為字符型，則其字符串?dāng)?shù)組表明窗口名字。要用基本參數(shù)來(lái)取名對(duì)話(huà)框，假如兩個(gè)窗口序號(hào)或名同樣，則后窗口會(huì)遮蓋前窗口。

　　figsize:設(shè)定窗口大小。是一個(gè)tuple型整數(shù)金額，如figsize=（8，8）

　　dpi:整型數(shù)據(jù)，表明窗口屏幕分辨率。

　　facecolor:窗口背景色。

　　edgecolor:窗口邊框顏色。

　　用figure()函數(shù)公式建立的對(duì)話(huà)框，只有表明一副照片，如果你想要表明多副照片，就需要把這個(gè)對(duì)話(huà)框再劃分成好多個(gè)子圖，在每一個(gè)子圖上顯示不同類(lèi)型的照片。大家能使用subplot（）函數(shù)公式來(lái)區(qū)分子圖，函數(shù)公式形式為：

　　matplotlib.pyplot.subplot(nrows,ncols,plot_number)

　　nrows:子圖的個(gè)數(shù)。

　　ncols:子圖的行數(shù)。

　　plot_number:現(xiàn)階段子圖的序號(hào)。

　　如：

　　plt.subplot(2,2,1)

　　則表示將figure窗口劃分成了2行2列共4個(gè)子圖，當(dāng)前為第1個(gè)子圖。我們有時(shí)也可以用這種寫(xiě)法：

　　plt.subplot(221)

　　兩種寫(xiě)法效果是一樣的。每個(gè)子圖的標(biāo)題可用title()函數(shù)來(lái)設(shè)置，是否使用坐標(biāo)尺可用axis()函數(shù)來(lái)設(shè)置，如：

　　plt.subplot(221)
　　plt.title("first subwindow")
　　plt.axis('off')

　　二、用subplots來(lái)創(chuàng)建顯示窗口與劃分子圖

　　除了上面那種方法創(chuàng)建顯示窗口和劃分子圖，還有另外一種編寫(xiě)方法也可以，如下例:

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　from skimage import data,color
　　img=data.immunohistochemistry()
　　hsv=color.rgb2hsv(img)
　　fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(7,6))
　　ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()
　　ax0.imshow(img)
　　ax0.set_title("Original image")
　　ax1.imshow(hsv[:,:,0],cmap=plt.cm.gray)
　　ax1.set_title("H")
　　ax2.imshow(hsv[:,:,1],cmap=plt.cm.gray)
　　ax2.set_title("S")
　　ax3.imshow(hsv[:,:,2],cmap=plt.cm.gray)
　　ax3.set_title("V")
　　for ax in axes.ravel():
　　ax.axis('off')

　　fig.tight_layout()#自動(dòng)調(diào)整subplot間的參數(shù)

　　直接用subplots()函數(shù)來(lái)創(chuàng)建并劃分窗口。注意，比前面的subplot()函數(shù)多了一個(gè)s，該函數(shù)格式為：

　　matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1,ncols=1)

　　nrows:所有子圖行數(shù)，默認(rèn)為1。

　　ncols:所有子圖列數(shù)，默認(rèn)為1。

　　返回一個(gè)窗口figure,和一個(gè)tuple型的ax對(duì)象，該對(duì)象包含所有的子圖,可結(jié)合ravel()函數(shù)列出所有子圖，如：

　　fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(7,6))
　　ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()

　　創(chuàng)建了2行2列4個(gè)子圖，分別取名為ax0,ax1,ax2和ax3,每個(gè)子圖的標(biāo)題用set_title()函數(shù)來(lái)設(shè)置，如：

　　ax0.imshow(img)
　　ax0.set_title("Original image")

　　如果有多個(gè)子圖，我們還可以使用tight_layout()函數(shù)來(lái)調(diào)整顯示的布局，該函數(shù)格式為：

　　matplotlib.pyplot.tight_layout(pad=1.08,h_pad=None,w_pad=None,rect=None)

　　所有的參數(shù)都是可選的，調(diào)用該函數(shù)時(shí)可省略所有的參數(shù)。

　　pad:主窗口邊緣和子圖邊緣間的間距，默認(rèn)為1.08

　　h_pad,w_pad:子圖邊緣之間的間距，默認(rèn)為pad_inches

　　rect:一個(gè)矩形區(qū)域，如果設(shè)置這個(gè)值，則將所有的子圖調(diào)整到這個(gè)矩形區(qū)域內(nèi)。

　　一般調(diào)用為：

　　plt.tight_layout()#自動(dòng)調(diào)整subplot間的參數(shù)

　　三、其它方法繪圖并顯示

　　除了使用matplotlib庫(kù)來(lái)繪制圖片，skimage還有另一個(gè)子模塊viewer，也提供一個(gè)函數(shù)來(lái)顯示圖片。不同的是，它利用Qt工具來(lái)創(chuàng)建一塊畫(huà)布，從而在畫(huà)布上繪制圖像。

　　例：

　　from skimage import data
　　from skimage.viewer import ImageViewer
　　img=data.coins()
　　viewer=ImageViewer(img)
　　viewer.show()

　　最后總結(jié)一下，繪制和顯示圖片常用到的函數(shù)有：

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)?lái)幫助。