Python读取数据文件,python读取的文件内容如何显示出来

　　Python中操作图像的方法有opencv、matplotlib和PIL。

　　(一) opencv：导入cv2 as cv # Load Img=cv . im read(image path)# shape=(height，width，channel)h，w，c=Img . shape # showcv . im show( window _ title ，img)# savecv.imwrite(savepath，Img)(二) matplotlib:导入matplotlib.pyplotlib as PLT # PLT用于显示图片导入matplotlib.image as mpig # mpig用于读取图片导入numpy as np c=img . shape # show PLT . im show(img)# show picture PLT . axis( off )#不显示坐标轴plt.show()# save#适用于保存matplotlib绘制的任何图像，相当于一个截屏plt.savefig (fig _ cat.png )。请注意：

　　* PLT中图片的数据类型。IM显示(图片)可以是np.array。

　　* mpimg提供加载图像函数imread和保存图像函数imsave。

　　* plt.savefig功能可以保存图中显示的图像。

　　添加mpimg.imsave()和plt.savefig()以使用demo。

　　Matplotlib扩展：1。从scipy导入的图像缩放和显示misc Lena _ new _ SZ=misc . im resize(img，0.5) #如果第二个参数是整数，则是百分比；如果是tuple，那么扩展输出图像PLT . im show(img _ new _ SZ)PLT . axis( off )PLT . show()matplotlib:2的大小。将np.array另存为图像，直接将np.array # 2.1 np.array=image文件从scipy导入misc misc . im save( img_new_sz . png ，Img _ new _ SZ) 从scipy导入misc # load imagelena=misc . im read( Lena . png )# type numpy . ndarray type(Lena)# Lena . shape，lena.dtype # 2.2 np.array=np数据文件将numpy导入为npnp。npyimg=NP . load( img _ new _ SZ . npy )#读取之前保存的数组注意：np.array数据，可以直接保存在磁盘上，扩展名为。npy由np.save函数直接恢复，由NP.load函数直接恢复；Scipy.misc为numpy.array格式的图像提供了一个处理函数，尤其是misc.imsave函数，可以直接将np.array数据保存到图像文件中。

　　from pilimportimage # loadim=image . open( cat . jpg )# showim . show() #返回图像的大小w，h=(480，360)w，H=img . size # pil . jpegimageplugin . jpegimagefiletype(img)#直接调用image类的save方法img.save(new_cat.png )加载并显示图像(* *)

　　从pil导入图片导入matplotlib . py plot as pltmg=image . open(/home/王浩/pictures/001 . jpg )PLT . figure( head )PLT . imshow(img)PLT . show()PIL图片和numpy数组之间的转换

　　 # PIL Image=np.array#也可以用np.asarray(im)，区别是# np.array()是深度拷贝，np.asarray()是轻拷贝 im_array=np.array(im) 这里用matplotlib.image读入图片数组。注意：这里是PIL。图像数据为uinit8类型，范围为0-255，需要转换；导入matplotlib.image为mpimgfrompil导入image img=mpig . im read( cat . jpg )#这里读取的数据是float32类型，范围是0-1#。方法转换后显示效果不好。img=Image . from array(NP . uint 8(img * 255))img . show()注意：numpy转换成PIL图像后显示效果很差，最好是转换numpy后用matplotlib显示。

　　(四) 总结当你可以选择使用哪个图像库来最终显示图像的时候，我个人认为利用matplotlib库的集成功能直接加载显示图像(来自matplotlib的image.imread或者来自PIL的Image.open)比较好；

　　在内存中保存整个结果为图片时，优先转换为np.array，用scipy.misc保存为图片；

　　待补充：如果对图像进行各种绘图相关的操作，有什么更好的选择可以让加载和绘制图像更容易并最终保存？

　　参考：python显示图片。Python读取并显示图片。Python使用scipy和numpy操作来处理图像。

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