plt.imshow和plt.show

时间: 2023-04-26 20:05:39 浏览: 611

jupyter 使用Pillow包显示图像时inline显示方式

1.单独使用Pillow包时，图片会弹出新窗口显示： from Pillow import Image img = Image.open('data/empire.jpg') img.show() 2.我想要在jupyter notebook的浏览器上边显示图片怎么办？可以使用matplotlab.pyplot【显示图片工具】和 Pillow【图片处理工具】结合使用 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img = Image.open('./img.png', 'r') pl 在Jupyter Notebook中，当你需要显示图像而不仅仅是打开一个新的窗口时，可以利用`matplotlib`库的`inline`模式与`Pillow`库相结合。`Pillow`是一个强大的图像处理库，而`matplotlib`则提供了丰富的数据可视化功能，包括在Notebook环境中内联显示图像。你需要导入必要的库： ```python %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image ``` `%matplotlib inline`是Jupyter Notebook中的一个魔法命令，它告诉Notebook在当前单元格中内联显示所有的matplotlib图形，而不是弹出新的窗口。然后，你可以使用`Pillow`库来打开和处理图像： ```python img = Image.open('./img.png', 'r') ``` 如果想在Notebook中显示图像，可以借助`matplotlib`的`imshow()`函数： ```python plt.imshow(img) plt.axis('on') # 可选，显示坐标轴 plt.title('image') # 可选，添加图像标题 plt.show() ``` 这里，`imshow()`函数用于显示图像，`axis('on')`可以控制是否显示坐标轴，`title()`用于设置图像的标题，最后的`show()`用于实际地渲染图像。对于灰度图像的处理，`Pillow`提供了`convert()`方法将彩色图像转换为灰度图像： ```python gray = img.convert('L') ``` `'L'`表示使用Luma（亮度）通道进行转换。如果你有多个图像需要显示，可以使用`subplot()`函数创建多行多列的图像布局： ```python plt.subplot(2, 3, 1), plt.title('image:original') plt.imshow(img), plt.axis('off') # ...其他子图设置... ``` `subplot(2, 3, n)`表示创建一个2行3列的网格，并选择第n个位置放置图像。`cmap='gray'`参数用于确保灰度图像正确显示，不加这个参数可能会出现伪彩色效果。此外，`Pillow`库可以与其他图像处理函数一起使用，例如分割颜色通道： ```python r, g, b = img.split() ``` 你可以分别显示这些通道，或者合并它们： ```python img_merged = Image.merge('RGB', (r, g, b)) ``` 关于`pylab inline`的问题，这是`ipython`早期版本中的一个命令，用来启用类似MATLAB的工作流程，其中包括内联显示图像。在新版本的`jupyter`中，通常使用`%matplotlib inline`代替。如果你遇到`ImportError: libXext.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory`这样的错误，可能是因为缺少了某些依赖库，比如`libXext`。在这种情况下，你需要在你的系统中安装对应的依赖，如在Ubuntu上使用`sudo apt-get install libxext-dev`来解决这个问题。这样，`matplotlib`才能正常工作并显示图像。

plt.imshow是matplotlib库中用于显示图像的函数，可以将一个二维数组或者三维数组表示的图像显示出来。 plt.show是matplotlib库中用于显示图像的函数，可以将图像显示在屏幕上。在使用plt.imshow函数显示图像后，需要使用plt.show函数才能将图像显示出来。

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plt.figure() plt.imshow(src,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.figure() plt.imshow(dst,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.show()

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