Автор оригинала: Team Python Pool.

Matplotlib Imread: Иллюстрации и примеры

Привет, кодеры!! В этой статье мы узнаем о matplotlib imread. Мы узнаем о его синтаксисе, а затем рассмотрим несколько иллюстрированных примеров. Не теряя времени, давайте сразу перейдем к теме.

Функция matplotlib.pyplot.imread():

Этот метод используется для чтения изображения из файла в массив.

Синтаксис Matplotlib Imread:

matplotlib.pyplot.imread(fname,)

Параметры:

• fname: файл изображения
• формат: формат файла изображения

Возвращаемое значение Matplotlib Imread:

Этот метод возвращает данные изображения.

Данные изображения. Возвращаемый массив имеет форму

• Изображения в оттенках серого: (M, N)
• RGB изображения: (M, N, 3)
• Изображения RGBA: (M, N, 4)

Иллюстрированные Примеры:

Давайте теперь рассмотрим некоторые примеры, чтобы понять более ясную концепцию.

Пример 1: Загрузка изображения:

import numpy as np 
import matplotlib.cbook as cbook 
import matplotlib.image as image 
import matplotlib.pyplot as plt 

with cbook.get_sample_data('img.jpg') as image_file: 
.imread(image_file) 

fig,.subplots() 
ax.imshow(image) 
ax.axis('off') 


plt.show()

Выход

метод book.get_sample_data() используется для получения файла данных образца. Файлы образцов данных хранятся в каталоге mpl-data/sample_data пакета Matplotlib. Затем мы использовали метод imread() для возврата файла изображения. Наконец, используя метод imshow (), мы отобразили выходные данные.

Пример 2: Изображение водяного знака с использованием matplotlib imread:

import numpy as np 
import matplotlib.cbook as cbook 
import matplotlib.image as image 
import matplotlib.pyplot as plt 


with cbook.get_sample_data('img.jpg') as file: 
.imread(file) 

fig,.subplots() 

ax.plot(np.sin(10 * np.linspace(0, 1)), '-o',,alpha.6,) 


fig.figimage(im, 5, 5,, alpha =.5) 


plt.show()

Выход

Как вы можете видеть, в этом примере мы использовали одно и то же изображение в качестве фона и нанесли на него кривую синусоидальной функции. Мы использовали те же шаги, что и в предыдущем примере, чтобы загрузить и отобразить изображение. Затем мы нанесли на него метод sin, используя метод numpy sin.

Пример 3: Обрезка Изображения С Помощью Патчей:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.cbook as cbook


with cbook.get_sample_data('img.jpg') as image_file:
   .imread(image_file)

fig,.subplots().imshow(image).Circle((100, 100),,.transData)
im.set_clip_path(patch)

ax.axis('off')
plt.show()

Выход

В этом примере мы обрезали наше изображение. Как и в предыдущих примерах, мы использовали метод book.get_sample_data() для загрузки нашего изображения. Затем мы использовали href=”https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.patches.Circle.html”>патчи.Circle() метод создания окружности в центре (100,100) и радиусе 90. Использование метода set_clip_path() используется для установки пути клипа исполнителя. href=”https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.patches.Circle.html”>патчи.Circle() метод создания окружности в центре (100,100) и радиусе 90. Использование метода set_clip_path() используется для установки пути клипа исполнителя.

Пример 4: Matplotlib imread grayscale:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
.imread('img.jpg')

plt.imshow(image[:,:,1],)
plt.show()

Выход

Для этого кода мы преобразовали изображение в оттенки серого. Как и в предыдущих примерах, мы используем метод imread() для чтения файла изображения. Затем мы срезаем массив и используем cmap gray для преобразования нашего изображения в оттенки серого.

Пример 5: Matplotlib imread RGB:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img.imread("img.jpg")
plt.imshow(image)
plt.show()

Выход

Здесь мы загрузили изображение с помощью matplotlib imread в формате RGB. Затем мы использовали метод imshow() для отображения загруженного изображения.

Укажите тип изображения в matplotlib imread:

Как обсуждалось ранее, синтаксис imread выглядит следующим образом:

matplotlib.pyplot.imread(fname,)

Параметр format указывает формат файла изображения, который будет использоваться для чтения данных. Если он не задан, то формат выводится из имени файла. Если ничего не может быть выведено, PNG пробуется.

Matplotlib imread vs cv2 imread:

Кроме того, Читайте

• Что такое cv2 imshow()? Объяснено на примерах
• CV2 Normalize() в Python Объясняется Примерами
• Как отображать изображения с помощью функции Matplotlib Imshow
• Matplotlib GCA в Python Объяснен примерами
• CV2 Boundingrect Объяснен примерами

Вывод:

На этом мы заканчиваем нашу статью. Я надеюсь, что концепция matplotlib imread была прояснена из этой статьи. Это существенно полезно, когда мы хотим внедрить изображение в наше графическое представление.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Счастливого Пифонирования!