matplotlib jupyter notebook 图像可视化 plt show操作
更新时间：2020年04月24日 15:56:06 作者：Hi_AI
这篇文章主要介绍了matplotlib jupyter notebook 图像可视化 plt show操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
一、可视化库导入
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
二、显示彩色图像
plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(img) plt.show()
前提是，img是以彩色图像读入的
如果采用opencv读入的图像，通道顺序为BGR，PLT显示图像是以RGB顺序的，可以采用以下代码：
plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor(input_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show()
三、设置显示图像画布大小：
有时候我们会觉得图像显示出来太小，这个时候需要设置画布大小
plt.figure(figsize=(15,10)) #figsize里面的系数越大，画布越大，当然运行时间越长
四、显示灰度图像
plt.imshow(img, cmap ='gray')
补充知识：plt 在屏幕的固定位置显示图像
在调用matplotlib.pyplot库画图时，如何设置其在固定位置显示。how-do-you-set-the-absolute-position-of-figure-windows-with-matplotlib
其实问题在于你要搞清楚你的plt后端编译器的类型。有TkAgg,WXAgg,Qt5Agg等类型。怎么查看自己的后端编译器，可以这样
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt backend = matplotlib.get_backend() print(backend)
当类型为TkAgg时，可以这样写：
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
img = Image.open("00.jpg")
fig = plt.figure()
fig.canvas.manager.window.wm_geometry('+300+300')
fig.imshow(img)
fig.show()
这是显示一张图片，但一般用固定窗口位置都是序列图像的显示
当类型为WXAgg时，可以这样写：
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
img = Image.open("00.jpg")
fig = plt.figure()
fig.canvas.manager.window.SetPosition((300, 300))
fig.imshow(img)
fig.show()
当类型为Qt5Agg时，可以这样写：
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
img = Image.open("00.jpg")
fig = plt.figure()
f.canvas.manager.window.move(300, 300)
fig.imshow(img)
fig.show()
搞定~，因为看到一篇讲这个相关的博文，但是没有解决我的问题，就去论坛上看到了具体的解决办法。
还有就是如何显示不带白边的plt图像
plt.figure()
fig.set_size_inches(2,2)#200x200
fig.canvas.manager.window.move(300,300)
plt.imshow('your img sequence array')
plt.axis('off')
plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.subplots_adjust(top=1,bottom=0,left=0,right=1,hspace=0,wspace=0)
plt.margins(0,0)
plt.pause(0.5)
这样就可以连续固定位置显示图像了。
以上这篇matplotlib jupyter notebook 图像可视化 plt show操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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