Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia.
Trabajar con imágenes en Python usando Matplotlib
El image
módulo de matplotlib
la biblioteca se utiliza para trabajar con imágenes en Python. El image
módulo también incluye dos métodos útiles: cuál imread
se usa para leer imágenes y imshow
cuál se usa para mostrar la imagen.
A continuación se muestran algunos ejemplos que ilustran varias operaciones en imágenes usando matplotlib
la biblioteca:
Ejemplo 1: En este ejemplo, el programa lee una imagen usando matplotlib.image.imread()
y muestra esa imagen usando matplotlib.image.imread()
.
# importing required libraries import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img # reading the image testImage = img.imread('g4g.png') # displaying the image plt.imshow(testImage)
Producción:
Ejemplo 2: El siguiente programa lee una imagen y luego representa la imagen en una array.
# importing required libraries import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img # reading the image testImage = img.imread('g4g.png') # displaying the image as an array print(testImage)
Producción:
[[[0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] ... [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648]] [[0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] ... [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648]] [[0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] ... [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648]] ... [[0.03529412 0.52156866 0.28235295] [0.03529412 0.52156866 0.28235295] [0.03529412 0.52156866 0.28235295] ... [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648]] [[0.03529412 0.52156866 0.28235295] [0.03529412 0.52156866 0.28235295] [0.03529412 0.52156866 0.28235295] ... [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648]] [[0.03529412 0.52156866 0.28235295] [0.03529412 0.52156866 0.28235295] [0.03529412 0.52156866 0.28235295] ... [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648] [0.05490196 0.6156863 0.34117648]]]
Ejemplo 3: Aquí, la forma de la imagen es (225, 225, 3)
la que representa (alto, ancho, modo) de la imagen, para el valor del modo de imagen en color es de 0 a 2 y para el valor del modo de imagen en blanco y negro es 0 y 1 solamente. En la imagen de salida, solo se modifica el modo de la imagen.
# importing required libraries import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img # reading the image testImage = img.imread('g4g.png') # displaying the shape of the image print(testImage.shape) # modifying the shape of the image modifiedImage = testImage[:, :, 0] # displaying the modified image plt.imshow(modifiedImage)
Producción:
(225, 225, 3)
Ejemplo 4: En el siguiente programa, se modifican todos los parámetros de la forma de la imagen. Aquí, la altura de la imagen es de 150 píxeles (que se muestra desde el píxel 50), el ancho es de 100 píxeles (que se muestra desde el píxel 100) y el valor del modo es 1.
# importing required libraries import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img # reading the image testImage = img.imread('g4g.png') # displaying the shape of the image print(testImage.shape) # modifying the shape of the image modifiedImage = testImage[50:200, 100:200, 1] # displaying the modified image plt.imshow(modifiedImage)
Producción:
(225, 225, 3)
Ejemplo 5: Aquí no se modifica ninguno de los parámetros. Entonces, se muestra la imagen original.
# importing required libraries import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img # reading the image testImage = img.imread('g4g.png') # displaying the shape of the image print(testImage.shape) # modifying the shape of the image modifiedImage = testImage[:, :, :] # displaying the modified image plt.imshow(modifiedImage)
Producción:
(225, 225, 3)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por riturajsaha y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA