怎么用python显示一张图片 如何在python界面显示图片
\u8bf7\u95ee\u7528python+Django\u5982\u4f55\u663e\u793a\u56fe\u7247\u5462\uff1f\u5982\u4f55\u663e\u793a\u4e00\u4e2a\u7eaf\u9759\u6001\u7684HTMl?\u6025\u8981\u663e\u793a\u56fe\u7247\u3001CSS\u3001JS\u4e4b\u7c7b\u7684\u9759\u6001\u6587\u4ef6\uff0c\u9700\u8981\u5728settings\u91cc\u914d\u7f6e\u9759\u6001\u6587\u4ef6\u76ee\u5f55\uff0c\u5c31\u662fMEDIA_ROOT\uff0cMEIDA_URL\uff0cSTATIC_ROOT\u548cSTATIC_URL\uff0c\u6bd4\u5982media/\uff0cstatic/\u3002\u5176\u5b9eDjango\u672c\u8eab\u662f\u4e0d\u8fdb\u884c\u9759\u6001\u6587\u4ef6\u5904\u7406\u7684\uff0c\u9759\u6001\u6587\u4ef6\u662f\u4ea4\u7ed9Web\u670d\u52a1\u5668\uff0c\u5982Apache\u6765\u5904\u7406\u7684\u3002\u8981\u663e\u793a\u4e00\u4e2a\u7eafHTML\u6587\u4ef6\uff0c\u53ef\u4ee5\u5c06\u8fd9\u4e48HTML\u6587\u4ef6\u62f7\u8d1d\u5230\u6a21\u7248\u76ee\u5f55\uff0c\u5728URL\u91cc\u6307\u5b9a\u8def\u7531\uff0c\u7136\u540e\u5199\u4e00\u4e2a\u89c6\u56fe\u51fd\u6570\uff0c\u76f4\u63a5\u4f7f\u7528render_to_response\u8fd9\u4e2a\u5feb\u6377\u65b9\u5f0f\u8fd4\u56de\u9759\u6001\u6a21\u7248
def staticView(request):
return render_to_response('static.html')\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u53c2\u8003\u6211\u7684\u4e2a\u4eba\u4ecb\u7ecd\u91cc\uff0c\u5728SAE\u4e0a\u7528Django\u505a\u7684\u535a\u5ba2
wxpython:
# \u4f7f\u7528wx.Image\u5f97\u5230\u5bf9\u8c61
bmp = wx.Image('bitmaps/image.bmp', wx.BITMAP_TYPE_BMP).ConvertToBitmap()
gif = wx.Image('bitmaps/image.gif', wx.BITMAP_TYPE_GIF).ConvertToBitmap()
png = wx.Image('bitmaps/image.png', wx.BITMAP_TYPE_PNG).ConvertToBitmap()
jpg = wx.Image('bitmaps/image.jpg', wx.BITMAP_TYPE_JPEG).ConvertToBitmap()
# \u628a\u5b83\u4eec\u663e\u793a\u51fa\u6765
pos = 10
wx.StaticBitmap(frame, -1, bmp, (10, pos), (bmp.GetWidth(), bmp.GetHeight()))
pos = pos + bmp.GetHeight() + 10
wx.StaticBitmap(frame, -1, gif, (10, pos), (gif.GetWidth(), gif.GetHeight()))
pos = pos + gif.GetHeight() + 10
wx.StaticBitmap(panel, -1, png, (10, pos), (png.GetWidth(), png.GetHeight()))
pos = pos + png.GetHeight() + 10
wx.StaticBitmap(frame, -1, jpg, (10, pos), (jpg.GetWidth(), jpg.GetHeight()))
\u5177\u4f53\u7684\u8bf7\u6839\u636e\u4f60\u7684\u5b9e\u9645\u60c5\u51b5\u4fee\u6539\uff0c\u6700\u597d\u53bbhttp://www.wxpython.org/download.php#binaries
\u4e0b\u8f7dwxpython\u548cwxpython demo\u770b\u770b\uff0c\u8fd9\u4e2ademo\u5f88\u5f3a\u5927\u7684\u3002
一、matplotlib
1. 显示图片
复制代码
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np
lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png
# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
lena.shape #(512, 512, 3)
plt.imshow(lena) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
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2. 显示某个通道
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# 显示图片的第一个通道
lena_1 = lena[:,:,0]
plt.imshow('lena_1')
plt.show()
# 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加 cmap 参数，有如下几种添加方法：
plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
plt.show()
img = plt.imshow('lena_1')
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图
plt.show()
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3. 将 RGB 转为灰度图
matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：
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def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
gray = rgb2gray(lena)
# 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))
plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')
plt.axis('off')
plt.show()
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4. 对图像进行放缩
这里要用到 scipy
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from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数，则为百分比，如果是tuple，则为输出图像的尺寸
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()
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5. 保存图像
5.1 保存 matplotlib 画出的图像
该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像，相当于一个 screencapture。
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')
5.2 将 array 保存为图像
from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)
5.3 直接保存 array
读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示，这种方法完全不会对图像质量造成损失
np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy
img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组
二、PIL
1. 显示图片
from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()
2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组
im_array = np.array(im)
# 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝
3. 保存 PIL 图片
直接调用 Image 类的 save 方法
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')
4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片
这里采用 matplotlib.image 读入图片数组，注意这里读入的数组是 float32 型的，范围是 0-1，而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的，范围是0-255，所以要进行转换：
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的，范围是0-1
im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
im.show()
5. RGB 转换为灰度图
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.show()
L = I.convert('L')
L.show()
用python显示一张图片方法如下：
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as nplena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
lena.shape #(512, 512, 3)plt.imshow(lena) # 显示图片plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
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