matplotlib.image.imsave

时间: 2023-09-22 17:01:35 浏览: 136
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Python matplotlib的使用并自定义colormap的方法

### 回答1: matplotlib.image.imsave是一个函数,用于将图像保存为文件。它需要两个参数:文件名和图像数据。文件名应该包含文件扩展名,如.png或.jpg。图像数据可以是一个numpy数组,也可以是一个PIL图像对象。此函数还可以接受其他可选参数,如dpi(每英寸点数)和cmap(颜色映射)。 ### 回答2: matplotlib.image.imsave是一个用于保存图像的函数。它的作用是将一个数组或PIL图像保存为磁盘上的图像文件。 首先, 需要指定文件路径和文件名,例如:"path/to/save/image.png"。然后将要保存的图像数据作为第一个参数传递给imsave函数。图像数据可以是一个数组或PIL图像对象。 如果图像数据是一个数组,它可以是2D的灰度图像或3D的彩色图像(RGB格式)。对于灰度图像,数组应该是一个二维的形状为(height, width)的矩阵。对于彩色图像,数组应该是一个三维的形状为(height, width, 3)的矩阵。其中,最后一个维度表示红、绿、蓝(RGB)三个颜色通道。 如果图像数据是一个PIL图像对象,可以直接将它作为参数传递给imsave函数。 除了图像数据,还可以通过指定关键字参数,如cmap、format和dpi来进一步自定义保存的图像文件。cmap参数可以用于指定颜色映射,format参数可以用于指定图像文件的格式(如png、jpg等),dpi参数可以用于指定图像的分辨率。 最后,使用imsave函数保存图像后,将根据路径和文件名指定的位置创建一个图像文件。 总之,matplotlib.image.imsave函数是一个十分有用的函数,它可以方便地将数组或PIL图像保存为图像文件,提供了一种简单且灵活的方法来处理和保存图像数据。 ### 回答3: matplotlib.image.imsave是一个函数,用于将图像保存到硬盘上的文件。它的输入参数包括文件名和图像数组。通过将图像数组保存为指定格式的文件,我们可以在需要的时候重新加载和使用该图像。 使用该函数的第一步是导入`matplotlib.image`模块,可以使用如下代码实现: ```python import matplotlib.image as mpimg ``` 之后,我们可以使用`imsave`函数将图像保存到指定文件中。例如,我们可以将名为`image.png`的图像保存为PNG格式的文件,代码如下所示: ```python mpimg.imsave('image.png', image_array) ``` 其中,`image_array`是一个包含图像像素值的数组,可以是三维数组(对应彩色图像)或二维数组(对应灰度图像)。 此外,`imsave`函数还可以接受其他可选参数,比如指定图像的dpi(每英寸点数)值、指定图像的前景和背景颜色等。具体可用的参数和默认值可以参考matplotlib的官方文档。 需要注意的是,使用该函数保存图像时,需要指定文件的后缀名来决定保存的图像格式。支持的图像格式包括PNG、JPG、JPEG、BMP等。
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img = imread(r'I:\\18Breakageratecalculation\\mask-slic use\\maskSLIC-master\\1\\056.jpg') # The ROI is also stored as an image for viewing convenience # But the roi input input maskSLIC should be a binary image with the same spatial # Dimensions as the image (in this case 300x451) roi = imread(r'I:\\18Breakageratecalculation\\mask-slic use\\maskSLIC-master\\1\\0562.png') # The alpha channel is used to store the ROI in this case and is converted into a logical array of 0s and 1s roi = roi[:, :, 3] > 0 # Alternatively a mask could be created manually with for example a disk: # roi = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1])) # a, b = 150, 150 # r = 100 # y,x = np.ogrid[-a:img.shape[0]-a, -b:img.shape[1]-b] # mask = x*x + y*y <= r*r # roi[mask] = 1 # ~~~~~~~~~~~~ Example 1: maskSLIC ~~~~~~~~~~~~~ t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=120, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') # ~~~~~~~~~~~ Example 2: SLIC ~~~~~~~~~~~~~~~~~ t1 = time.time() segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='grid', n_segments=100, plot_examples=False, enforce_connectivity=True) # segments[roi==0] = -1 print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=1) plt.axis('off') plt.show() plt.show()怎么保存结果

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