python数字图像处理(5):图像的绘制

实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如:

io.imshow(img)  

这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据。因此,我们也可以这样写:

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

imshow()函数格式为:

matplotlib.pyplot.imshow(Xcmap=None)

X: 要绘制的图像或数组。

cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。

其它可选的颜色图谱如下列表:

颜色图谱描述
autumn 红-橙-黄
bone 黑-白,x线
cool 青-洋红
copper 黑-铜
flag 红-白-蓝-黑
gray 黑-白
hot 黑-红-黄-白
hsv hsv颜色空间, 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红
inferno 黑-红-黄
jet 蓝-青-黄-红
magma 黑-红-白
pink 黑-粉-白
plasma 绿-红-黄
prism  红-黄-绿-蓝-紫-...-绿模式
spring 洋红-黄
summer 绿-黄
viridis 蓝-绿-黄
winter 蓝-绿

用的比较多的有gray,jet等,如:

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

在窗口上绘制完图片后,返回一个AxesImage对象。要在窗口上显示这个对象,我们可以调用show()函数来进行显示,但进行练习的时候(ipython环境中),一般我们可以省略show()函数,也能自动显示出来。

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

显示为:

可以看到,类型是'matplotlib.image.AxesImage'。显示一张图片,我们通常更愿意这样写:

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

 

matplotlib是一个专业绘图的库,相当于matlab中的plot,可以设置多个figure窗口,设置figure的标题,隐藏坐标尺,甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。一般我们可以这样导入matplotlib库:

import matplotlib.pyplot as plt

也就是说,我们绘图实际上用的是matplotlib包的pyplot模块。

一、用figure函数和subplot函数分别创建主窗口与子图

例:分开并同时显示宇航员图片的三个通道

from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.astronaut()
plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8))  #创建一个名为astronaut的窗口,并设置大小 

plt.subplot(2,2,1)     #将窗口分为两行两列四个子图,则可显示四幅图片
plt.title('origin image')   #第一幅图片标题
plt.imshow(img)      #绘制第一幅图片

plt.subplot(2,2,2)     #第二个子图
plt.title('R channel')   #第二幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray)      #绘制第二幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.subplot(2,2,3)     #第三个子图
plt.title('G channel')   #第三幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray)      #绘制第三幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.subplot(2,2,4)     #第四个子图
plt.title('B channel')   #第四幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray)      #绘制第四幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.show()   #显示窗口

在图片绘制过程中,我们用matplotlib.pyplot模块下的figure()函数来创建显示窗口,该函数的格式为:

matplotlib.pyplot.figure(num=Nonefigsize=Nonedpi=Nonefacecolor=Noneedgecolor=None)

所有参数都是可选的,都有默认值,因此调用该函数时可以不带任何参数,其中:

num: 整型或字符型都可以。如果设置为整型,则该整型数字表示窗口的序号。如果设置为字符型,则该字符串表示窗口的名称。用该参数来命名窗口,如果两个窗口序号或名相同,则后一个窗口会覆盖前一个窗口。

figsize: 设置窗口大小。是一个tuple型的整数,如figsize=(8,8)

dpi: 整形数字,表示窗口的分辨率。

facecolor: 窗口的背景颜色。

edgecolor: 窗口的边框颜色。

用figure()函数创建的窗口,只能显示一幅图片,如果想要显示多幅图片,则需要将这个窗口再划分为几个子图,在每个子图中显示不同的图片。我们可以使用subplot()函数来划分子图,函数格式为:

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

nrows: 子图的行数。

ncols: 子图的列数。

plot_number: 当前子图的编号。

如:

plt.subplot(2,2,1)

则表示将figure窗口划分成了2行2列共4个子图,当前为第1个子图。我们有时也可以用这种写法:

plt.subplot(221)

两种写法效果是一样的。每个子图的标题可用title()函数来设置,是否使用坐标尺可用axis()函数来设置,如:

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

 

二、用subplots来创建显示窗口与划分子图

除了上面那种方法创建显示窗口和划分子图,还有另外一种编写方法也可以,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()  #自动调整subplot间的参数

直接用subplots()函数来创建并划分窗口。注意,比前面的subplot()函数多了一个s,该函数格式为:

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

nrows: 所有子图行数,默认为1。

ncols: 所有子图列数,默认为1。

返回一个窗口figure, 和一个tuple型的ax对象,该对象包含所有的子图,可结合ravel()函数列出所有子图,如:

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

创建了2行2列4个子图,分别取名为ax0,ax1,ax2和ax3, 每个子图的标题用set_title()函数来设置,如:

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

 

如果有多个子图,我们还可以使用tight_layout()函数来调整显示的布局,该函数格式为:

matplotlib.pyplot.tight_layout(pad=1.08h_pad=Nonew_pad=Nonerect=None)

所有的参数都是可选的,调用该函数时可省略所有的参数。

pad: 主窗口边缘和子图边缘间的间距,默认为1.08

h_pad, w_pad: 子图边缘之间的间距,默认为 pad_inches

rect: 一个矩形区域,如果设置这个值,则将所有的子图调整到这个矩形区域内。

一般调用为:

plt.tight_layout()  #自动调整subplot间的参数

 

三、其它方法绘图并显示

除了使用matplotlib库来绘制图片,skimage还有另一个子模块viewer,也提供一个函数来显示图片。不同的是,它利用Qt工具来创建一块画布,从而在画布上绘制图像。

例:

from skimage import data
from skimage.viewer import ImageViewer

img = data.coins()
viewer = ImageViewer(img)
viewer.show()

 

最后总结一下,绘制和显示图片常用到的函数有:

函数名 功能 调用格式
figure 创建一个显示窗口 plt.figure(num=1,figsize=(8,8)
imshow 绘制图片 plt.imshow(image)
show 显示窗口 plt.show()
subplot 划分子图 plt.subplot(2,2,1)
title 设置子图标题(与subplot结合使用) plt.title('origin image')
axis 是否显示坐标尺 plt.axis('off')
subplots 创建带有多个子图的窗口 fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(8,8))
ravel 为每个子图设置变量 ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()
set_title 设置子图标题(与axes结合使用) ax0.set_title('first window')
tight_layout 自动调整子图显示布局 plt.tight_layout()
posted @ 2016-01-11 21:21  denny402  阅读(...)  评论(...编辑  收藏