python中matplotlib.pyplot的使用示例

原创已于 2022-03-08 20:02:01 修改 · 2.3k 阅读

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#plt #pyplot

于 2022-03-08 19:59:41 首次发布

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这篇博客介绍了如何使用matplotlib.pyplot库进行图像绘制，包括单张图像显示、在同一画布上绘制多张图像、添加图像标题以及在不同画布上显示图像。通过调整颜色通道顺序以适应matplotlib，然后利用subplot函数布局图像，最后用plt.show()展示图像。

matplotlib.pyplot主要用于绘图，其使用方法和matlab中的相关绘图函数很像，事实上他也是仿matlab的相关绘图函数的。
使用的时候要有的意识是：先在画布中绘制好图，再用plt.show()显示图像。

本篇博文记录下其使用例子，以便将来使用时参考。

使用前先导入它，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

1 实现最简单的绘图，代码如下

        # 因为opencv的颜色通道顺序为[B,G,R]，而matplotlib的颜色通道顺序为[R,G,B]，所以作图前要先进行通道顺序的调整
        img1 = img1[:, :, (2, 1, 0)]
        plt.imshow(img1)
        plt.show()

运行结果如下：
在这里插入图片描述
2 同一个画布中绘制多张图像，代码如下：

        # 因为opencv的颜色通道顺序为[B,G,R]，而matplotlib的颜色通道顺序为[R,G,B]，所以作图前要先进行通道顺序的调整
        img1 = img1[:, :, (2, 1, 0)]
        img2 = img2[:, :, (2, 1, 0)]
        img3 = img3[:, :, (2, 1, 0)]
        
        plt.subplot(2, 2, 1)  # 将画板分为两行两列，接下来要绘的图位于第一个位置
        plt.imshow(img1)
        plt.subplot(2, 2, 2)  # 将画板分为两行两列，接下来要绘的图位于第一个位置
        plt.imshow(img2)
        plt.subplot(2, 2, 3)  # 将画板分为两行两列，接下来要绘的图位于第一个位置
        plt.imshow(img3)
        plt.show()

代码运行结果如下图所示：
在这里插入图片描述
3 给图加上标题，代码如下：

        # 因为opencv的颜色通道顺序为[B,G,R]，而matplotlib的颜色通道顺序为[R,G,B]，所以作图前要先进行通道顺序的调整
        img1 = img1[:, :, (2, 1, 0)]
        img2 = img2[:, :, (2, 1, 0)]
        img3 = img3[:, :, (2, 1, 0)]

        plt.subplot(2, 2, 1)  # 将画板分为两行两列，接下来要绘的图位于第一个位置
        plt.title('food')
        plt.imshow(img1)
        plt.subplot(2, 2, 2)  # 将画板分为两行两列，接下来要绘的图位于第一个位置
        plt.title('view')
        plt.imshow(img2)
        plt.subplot(2, 2, 3)  # 将画板分为两行两列，接下来要绘的图位于第一个位置
        plt.title('girl')
        plt.imshow(img3)
        plt.show()

运行结果如下图所示：
在这里插入图片描述
4 用两个画布分别显示两幅图

        # 因为opencv的颜色通道顺序为[B,G,R]，而matplotlib的颜色通道顺序为[R,G,B]，所以作图前要先进行通道顺序的调整
        img1 = img1[:, :, (2, 1, 0)]
        img2 = img2[:, :, (2, 1, 0)]

        plt.figure(1)  # 第一个画布
        plt.title('food')
        plt.imshow(img1)

        plt.figure(2)  # 第二个画布
        plt.title('view')
        plt.imshow(img2)

        plt.show()