Matplotlib - 圖片

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Matplotlib 中的圖片是什麼？

在 Matplotlib 庫中，顯示和操作圖片涉及使用imshow()函式。此函式視覺化二維陣列或圖片。此函式對於顯示各種格式的圖片特別有用，例如表示畫素值的陣列或實際的圖片檔案。

Matplotlib 中的圖片提供了一種視覺化網格資料的方法，方便解釋和分析以二維陣列表示的資訊。此功能對於處理影像資料的各種科學、工程和機器學習應用至關重要。

Matplotlib 中圖片的用例

以下是 Matplotlib 庫中圖片的用例。

視覺化網格資料

matplotlib 庫可用於顯示科學資料，例如熱圖、地形圖、衛星影像等。

影像處理

在計算機視覺或影像識別等應用中分析和操作影像資料。

人工智慧和機器學習

在模型的訓練和評估中處理和處理影像資料。

載入和顯示圖片

要使用 Matplotlib 庫載入和顯示圖片，我們可以使用以下幾行程式碼。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

# Load the image
img = mpimg.imread('Images/flowers.jpg')  # Load image file

# Display the image
plt.imshow(img)
plt.axis('off')  # Turn off axis labels and ticks (optional)
plt.show()

上述程式碼的關鍵點

• matplotlib.image.imread() − 載入圖片檔案並將其作為陣列返回。應指定檔案路徑 ('image_path')。

• plt.imshow() − 顯示由陣列表示的圖片。

• plt.axis('off') − 關閉座標軸標籤和刻度，對於僅顯示圖片而不顯示座標軸是可選的。

輸出

自定義圖片顯示

我們可以根據需要透過以下提到的函式自定義圖片。

• 顏色圖 − 我們可以透過在imshow()中指定cmap引數來應用顏色圖以增強圖片視覺化效果。

• 顏色條 − 若要新增一個指示強度對映的顏色條，可以在imshow()之後使用plt.colorbar()。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

# Load the image
img = mpimg.imread('Images/flowers.jpg')  # Load image file

# Display the image
plt.imshow(img, cmap = 'Oranges')
plt.colorbar()

# Turn on axis labels and ticks (optional)
plt.axis('on')  
plt.show()

輸出

圖片處理

我們可以使用以下提到的函式對圖片進行處理。

• 裁剪 − 透過在將其傳遞給imshow()之前切片陣列來選擇圖片的特定部分。

• 調整大小 − 使用 Pillow、OpenCV 等各種影像處理庫在顯示圖片之前調整圖片大小。

示例

在這個例子中，我們正在操作圖片，並使用上述函式顯示圖片。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import cv2

# Load the image
img = mpimg.imread('Images/flowers.jpg')

# Display the image with grayscale colormap and colorbar
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.colorbar()

# Display only a portion of the image (cropping)
plt.imshow(img[100:300, 200:400])

# Display a resized version of the image
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))
plt.imshow(resized_img)
plt.show()

輸出

請記住，Matplotlib 的imshow()適用於基本的圖片顯示和視覺化。對於更高階的影像處理任務，例如調整大小、過濾等，建議使用 OpenCV 或 Pillow 等專用影像處理庫。