python數字圖像處理（5）：圖像的繪製

實際上前面咱們就已經用到了圖像的繪製，如：

io.imshow(img)  

這一行代碼的實質是利用matplotlib包對圖片進行繪製，繪製成功後，返回一個matplotlib類型的數據。所以，咱們也能夠這樣寫：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)

imshow()函數格式爲：

matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None)

X: 要繪製的圖像或數組。

cmap: 顏色圖譜（colormap), 默認繪製爲RGB(A)顏色空間。

其它可選的顏色圖譜以下列表：

顏色圖譜	描述
autumn	紅-橙-黃
bone	黑-白，x線
cool	青-洋紅
copper	黑-銅
flag	紅-白-藍-黑
gray	黑-白
hot	黑-紅-黃-白
hsv	hsv顏色空間， 紅-黃-綠-青-藍-洋紅-紅
inferno	黑-紅-黃
jet	藍-青-黃-紅
magma	黑-紅-白
pink	黑-粉-白
plasma	綠-紅-黃
prism	紅-黃-綠-藍-紫-...-綠模式
spring	洋紅-黃
summer	綠-黃
viridis	藍-綠-黃
winter	藍-綠

用的比較多的有gray,jet等，如：

plt.imshow(image,plt.cm.gray)

plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet)

在窗口上繪製完圖片後，返回一個AxesImage對象。要在窗口上顯示這個對象，咱們能夠調用show()函數來進行顯示，但進行練習的時候（ipython環境中），通常咱們能夠省略show（）函數，也能自動顯示出來。

from skimage import io,data
img=data.astronaut()
dst=io.imshow(img)
print(type(dst))
io.show()

顯示爲：

能夠看到，類型是'matplotlib.image.AxesImage'。顯示一張圖片，咱們一般更願意這樣寫：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io,data
img=data.astronaut()
plt.imshow(img)
plt.show()

 

matplotlib是一個專業繪圖的庫，至關於matlab中的plot,能夠設置多個figure窗口,設置figure的標題，隱藏座標尺，甚至能夠使用subplot在一個figure中顯示多張圖片。通常咱們能夠這樣導入matplotlib庫：

import matplotlib.pyplot as plt

也就是說，咱們繪圖實際上用的是matplotlib包的pyplot模塊。

1、用figure函數和subplot函數分別建立主窗口與子圖

例:分開並同時顯示宇航員圖片的三個通道

from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.astronaut()
plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8))  #建立一個名爲astronaut的窗口,並設置大小 

plt.subplot(2,2,1)     #將窗口分爲兩行兩列四個子圖，則可顯示四幅圖片
plt.title('origin image')   #第一幅圖片標題
plt.imshow(img)      #繪製第一幅圖片

plt.subplot(2,2,2)     #第二個子圖
plt.title('R channel')   #第二幅圖片標題
plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray)      #繪製第二幅圖片,且爲灰度圖
plt.axis('off')     #不顯示座標尺寸

plt.subplot(2,2,3)     #第三個子圖
plt.title('G channel')   #第三幅圖片標題
plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray)      #繪製第三幅圖片,且爲灰度圖
plt.axis('off')     #不顯示座標尺寸

plt.subplot(2,2,4)     #第四個子圖
plt.title('B channel')   #第四幅圖片標題
plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray)      #繪製第四幅圖片,且爲灰度圖
plt.axis('off')     #不顯示座標尺寸

plt.show()   #顯示窗口

在圖片繪製過程當中，咱們用matplotlib.pyplot模塊下的figure（）函數來建立顯示窗口，該函數的格式爲：

matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None)

全部參數都是可選的，都有默認值，所以調用該函數時能夠不帶任何參數，其中：

num: 整型或字符型均可以。若是設置爲整型，則該整型數字表示窗口的序號。若是設置爲字符型，則該字符串表示窗口的名稱。用該參數來命名窗口，若是兩個窗口序號或名相同，則後一個窗口會覆蓋前一個窗口。

figsize: 設置窗口大小。是一個tuple型的整數，如figsize=（8，8）

dpi: 整形數字，表示窗口的分辨率。

facecolor: 窗口的背景顏色。

edgecolor: 窗口的邊框顏色。

用figure()函數建立的窗口，只能顯示一幅圖片，若是想要顯示多幅圖片，則須要將這個窗口再劃分爲幾個子圖，在每一個子圖中顯示不一樣的圖片。咱們能夠使用subplot（）函數來劃分子圖，函數格式爲：

matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number)

nrows: 子圖的行數。

ncols: 子圖的列數。

plot_number: 當前子圖的編號。

如：

plt.subplot(2,2,1)

則表示將figure窗口劃分紅了2行2列共4個子圖，當前爲第1個子圖。咱們有時也能夠用這種寫法：

plt.subplot(221)

兩種寫法效果是同樣的。每一個子圖的標題可用title()函數來設置，是否使用座標尺可用axis()函數來設置，如：

plt.subplot(221)
plt.title("first subwindow")
plt.axis('off')  

 

2、用subplots來建立顯示窗口與劃分子圖

除了上面那種方法建立顯示窗口和劃分子圖，還有另一種編寫方法也能夠，以下例: 

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color

img = data.immunohistochemistry()
hsv = color.rgb2hsv(img)

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()

ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")

ax1.imshow(hsv[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray)
ax1.set_title("H")

ax2.imshow(hsv[:, :, 1], cmap=plt.cm.gray)
ax2.set_title("S")

ax3.imshow(hsv[:, :, 2], cmap=plt.cm.gray)
ax3.set_title("V")

for ax in axes.ravel():
    ax.axis('off')

fig.tight_layout()  #自動調整subplot間的參數

直接用subplots()函數來建立並劃分窗口。注意，比前面的subplot()函數多了一個s，該函數格式爲：

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1)

nrows: 全部子圖行數，默認爲1。

ncols: 全部子圖列數，默認爲1。

返回一個窗口figure, 和一個tuple型的ax對象，該對象包含全部的子圖,可結合ravel()函數列出全部子圖，如：

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()

建立了2行2列4個子圖，分別取名爲ax0,ax1,ax2和ax3, 每一個子圖的標題用set_title()函數來設置，如：

ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")

 

若是有多個子圖，咱們還能夠使用tight_layout()函數來調整顯示的佈局，該函數格式爲：

matplotlib.pyplot.tight_layout(pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)

全部的參數都是可選的，調用該函數時可省略全部的參數。

pad: 主窗口邊緣和子圖邊緣間的間距，默認爲1.08

h_pad, w_pad: 子圖邊緣之間的間距，默認爲 pad_inches

rect: 一個矩形區域，若是設置這個值，則將全部的子圖調整到這個矩形區域內。

通常調用爲：

plt.tight_layout()  #自動調整subplot間的參數

 

3、其它方法繪圖並顯示

除了使用matplotlib庫來繪製圖片，skimage還有另外一個子模塊viewer，也提供一個函數來顯示圖片。不一樣的是，它利用Qt工具來建立一塊畫布，從而在畫布上繪製圖像。

例：

from skimage import data
from skimage.viewer import ImageViewer

img = data.coins()
viewer = ImageViewer(img)
viewer.show()

 

最後總結一下，繪製和顯示圖片經常使用到的函數有：

函數名	功能	調用格式
figure	建立一個顯示窗口	plt.figure(num=1,figsize=(8,8)
imshow	繪製圖片	plt.imshow(image)
show	顯示窗口	plt.show()
subplot	劃分子圖	plt.subplot(2,2,1)
title	設置子圖標題(與subplot結合使用）	plt.title('origin image')
axis	是否顯示座標尺	plt.axis('off')
subplots	建立帶有多個子圖的窗口	fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(8,8))
ravel	爲每一個子圖設置變量	ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()
set_title	設置子圖標題（與axes結合使用）	ax0.set_title('first window')
tight_layout	自動調整子圖顯示佈局	plt.tight_layout()