可是为什么只有plt.imshow没有plt.show就不能显示图像了

时间: 2023-10-07 14:07:17 浏览: 112

jupyter 使用Pillow包显示图像时inline显示方式

在Jupyter Notebook中，当你需要在内联模式下显示图像时，通常会结合使用Pillow库（Python Imaging Library的一个分支）来处理图像和matplotlib库来显示图像。Pillow库提供了一系列图像处理功能，如打开、修改和保存多种格式的图像文件，而matplotlib则是一个强大的数据可视化库，支持在Notebook中以交互式的方式展示图像。 1. 单独使用Pillow显示图像时，如代码所示： ```python from PIL import Image img = Image.open('data/empire.jpg') img.show() ``` 这段代码会打开名为'data/empire.jpg'的图像文件，并在一个新的窗口中显示它。 2. 要在Jupyter Notebook的浏览器窗口内显示图像，你可以使用matplotlib的`%matplotlib inline`指令，确保图像在当前的Notebook单元格中显示，而不是弹出新窗口。接着，导入matplotlib.pyplot和PIL的Image模块，然后用matplotlib的`imshow`函数来显示图像： ```python %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img = Image.open('./img.png', 'r') plt.imshow(img) plt.axis('on') # 显示坐标轴 plt.title('image') # 设置图像标题 plt.show() ``` 3. 对于显示灰度图像或多个图像，可以使用Pillow将彩色图像转换为灰度，或者分别显示单个颜色通道。以下是一个示例，展示了如何处理这些情况： ```python %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img = Image.open('./img.png', 'r') gray = img.convert('L') r, g, b = img.split() img_merged = Image.merge('RGB', (r, g, b)) plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置窗口大小 plt.suptitle('Multi_Image') # 图像名称 plt.subplot(2, 3, 1), plt.title('image:oringe') plt.imshow(img), plt.axis('off') plt.subplot(2, 3, 2), plt.title('gray:weicaise') plt.imshow(gray), plt.axis('off') plt.subplot(2, 3, 3), plt.title('gray:true') plt.imshow(gray, cmap='gray'), plt.axis('off') plt.subplot(2, 3, 4), plt.title('r') plt.imshow(r, cmap='gray'), plt.axis('off') plt.subplot(2, 3, 5), plt.title('g') plt.imshow(g, cmap='gray'), plt.axis('off') plt.subplot(2, 3, 6), plt.title('b') plt.imshow(b, cmap='gray'), plt.axis('off') plt.show() ``` 在这个例子中，我们首先将彩色图像转换为灰度图像（'L'模式），然后分离红色、绿色和蓝色通道。使用`imshow`函数并指定`cmap='gray'`参数，我们可以以灰度模式显示这些通道。关于`%pylab inline`的使用，这在旧版的IPython Notebook中是一个快捷命令，它会导入numpy和matplotlib库，并设置图像显示为内联模式。在Jupyter Notebook的新版本中，推荐使用`%matplotlib inline`单独设置内联显示。如果遇到`ImportError: libXext.so`这样的错误，通常是因为系统缺少必要的图形库依赖。在这种情况下，你需要安装对应的库，例如在Ubuntu上可能是`libxt-dev`，然后重新启动Jupyter Notebook。 Jupyter Notebook结合Pillow和matplotlib库，提供了强大的图像处理和展示功能，无论是在内联模式还是弹窗模式下，都能灵活地进行图像操作和展示。在实际工作中，根据需求选择合适的方法，可以极大地提升数据分析和可视化的效率。

在使用matplotlib绘图时，plt.imshow()函数只是将图像数据加载到内存中，并没有直接显示图像。需要使用plt.show()函数来显示图像。plt.show()函数会在图像窗口中显示图像，并等待用户关闭该窗口后才会继续执行程序。如果在使用plt.imshow()函数后没有调用plt.show()，则程序无法正常显示图像。

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