此篇文章主要是给大家介绍了python图像处理图象的制作实例详细说明，感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下，希望可以有一定的帮助，祝愿大家多多的发展，尽早涨薪
文章正文
事实上前边咱们就早已运用了图象的制作，如：
io.imshow(img)
这一行代码的本质是运用matplotlib包对图片开展制作，制作完成后，回到一个matplotlib类型的信息。因而，我们还可以这么写：
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img)
imshow()函数格式为：
matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None)
X:要绘制的图像或数组。
cmap:颜色图谱（colormap),默认绘制为RGB(A)颜色空间。
其它可选的颜色图谱如下列表：
用的比较多的有gray,jet等，如：
plt.imshow(image,plt.cm.gray) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet)
在窗口上绘制完图片后，返回一个AxesImage对象。要在窗口上显示这个对象，我们可以调用show()函数来进行显示，但进行练习的时候（ipython环境中），一般我们可以省略show（）函数，也能自动显示出来。
from skimage import io,data img=data.astronaut() dst=io.imshow(img) print(type(dst)) io.show()
显示为：
可以看到，类型是'matplotlib.image.AxesImage'。显示一张图片，我们通常更愿意这样写：
import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io,data img=data.astronaut() plt.imshow(img) plt.show()
matplotlib是一个专业绘图的库，相当于matlab中的plot,可以设置多个figure窗口,设置figure的标题，隐藏坐标尺，甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。一般我们可以这样导入matplotlib库：
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.astronaut()
plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8))#创建一个名为astronaut的窗口,并设置大小
plt.subplot(2,2,1)#将窗口分为两行两列四个子图，则可显示四幅图片
plt.title('origin image')#第一幅图片标题
plt.imshow(img)#绘制第一幅图片
plt.subplot(2,2,2)#第二个子图
plt.title('R channel')#第二幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray)#绘制第二幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')#不显示坐标尺寸
plt.subplot(2,2,3)#第三个子图
plt.title('G channel')#第三幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray)#绘制第三幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')#不显示坐标尺寸
plt.subplot(2,2,4)#第四个子图
plt.title('B channel')#第四幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray)#绘制第四幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')#不显示坐标尺寸
plt.show()#显示窗口
import matplotlib.pyplot as plt
也就是说，我们绘图实际上用的是matplotlib包的pyplot模块。
一、用figure函数和subplot函数分别创建主窗口与子图
例:分开并同时显示宇航员图片的三个通道
在照片制作环节中，大家用matplotlib.pyplot模块下的figure（）函数公式来建立表明对话框，该函数的形式为：
matplotlib.pyplot.figure(num=None,figsize=None,dpi=None,facecolor=None,edgecolor=None)
全部基本参数全是可供选择的，都是有初始值，因而启用该函数公式的时候可以完全没有任何基本参数，在其中：
num:整型或字符型都能够。假如设为整型，则其整型数字代表窗口序号。假如设为字符型，则其字符串数组表明窗口名字。要用基本参数来取名对话框，假如两个窗口序号或名同样，则后窗口会遮盖前窗口。
figsize:设定窗口大小。是一个tuple型整数金额，如figsize=（8，8）
dpi:整型数据，表明窗口屏幕分辨率。
facecolor:窗口背景色。
edgecolor:窗口边框颜色。
用figure()函数公式建立的对话框，只有表明一副照片，如果你想要表明多副照片，就需要把这个对话框再划分成好多个子图，在每一个子图上显示不同类型的照片。大家能使用subplot（）函数公式来区分子图，函数公式形式为：
matplotlib.pyplot.subplot(nrows,ncols,plot_number)
nrows:子图的个数。
ncols:子图的行数。
plot_number:现阶段子图的序号。
如：
plt.subplot(2,2,1)
则表示将figure窗口划分成了2行2列共4个子图，当前为第1个子图。我们有时也可以用这种写法：
plt.subplot(221)
两种写法效果是一样的。每个子图的标题可用title()函数来设置，是否使用坐标尺可用axis()函数来设置，如：
plt.subplot(221)
plt.title("first subwindow")
plt.axis('off')二、用subplots来创建显示窗口与划分子图
除了上面那种方法创建显示窗口和划分子图，还有另外一种编写方法也可以，如下例:
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color
img=data.immunohistochemistry()
hsv=color.rgb2hsv(img)
fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(7,6))
ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()
ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")
ax1.imshow(hsv[:,:,0],cmap=plt.cm.gray)
ax1.set_title("H")
ax2.imshow(hsv[:,:,1],cmap=plt.cm.gray)
ax2.set_title("S")
ax3.imshow(hsv[:,:,2],cmap=plt.cm.gray)
ax3.set_title("V")
for ax in axes.ravel():
ax.axis('off')
fig.tight_layout()#自动调整subplot间的参数
直接用subplots()函数来创建并划分窗口。注意，比前面的subplot()函数多了一个s，该函数格式为：
matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1,ncols=1)
nrows:所有子图行数，默认为1。
ncols:所有子图列数，默认为1。
返回一个窗口figure,和一个tuple型的ax对象，该对象包含所有的子图,可结合ravel()函数列出所有子图，如：
fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(7,6)) ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()
创建了2行2列4个子图，分别取名为ax0,ax1,ax2和ax3,每个子图的标题用set_title()函数来设置，如：
ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")如果有多个子图，我们还可以使用tight_layout()函数来调整显示的布局，该函数格式为：
matplotlib.pyplot.tight_layout(pad=1.08,h_pad=None,w_pad=None,rect=None)
所有的参数都是可选的，调用该函数时可省略所有的参数。
pad:主窗口边缘和子图边缘间的间距，默认为1.08
h_pad,w_pad:子图边缘之间的间距，默认为pad_inches
rect:一个矩形区域，如果设置这个值，则将所有的子图调整到这个矩形区域内。
一般调用为：
plt.tight_layout()#自动调整subplot间的参数
三、其它方法绘图并显示
除了使用matplotlib库来绘制图片，skimage还有另一个子模块viewer，也提供一个函数来显示图片。不同的是，它利用Qt工具来创建一块画布，从而在画布上绘制图像。
例：
from skimage import data from skimage.viewer import ImageViewer img=data.coins() viewer=ImageViewer(img) viewer.show()
最后总结一下，绘制和显示图片常用到的函数有：
综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。
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