简介
本教程将指导你使用 Matplotlib 的 imshow 函数显示图像的过程。你将学习如何使用不同的插值方法通过 Matplotlib 显示图像。
虚拟机提示
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如果你在学习过程中遇到问题,随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈,我们将立即为你解决问题。
导入所需库
第一步是导入所需的库。在本教程中,我们将使用 Matplotlib 和 NumPy 库。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
创建随机网格
下一步是使用 NumPy 库创建一个 4x4 的随机网格。
np.random.seed(19680801)
grid = np.random.rand(4, 4)
定义插值方法
定义我们想要用于显示图像的插值方法列表。
methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic','spline16',
'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric',
'catrom', 'gaussian', 'bessel','mitchell','sinc', 'lanczos']
创建子图
创建子图以使用插值方法显示图像。
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=6, figsize=(9, 6),
subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
显示图像
使用 imshow 函数和不同的插值方法来显示图像。
for ax, interp_method in zip(axs.flat, methods):
ax.imshow(grid, interpolation=interp_method, cmap='viridis')
ax.set_title(str(interp_method))
显示图表
使用 Matplotlib 的 show 函数来显示图表。
plt.tight_layout()
plt.show()
总结
在本教程中,你学习了如何使用 Matplotlib 的imshow函数,以不同的插值方法来显示图像。你还学习了如何使用 Matplotlib 创建子图并在子图上显示图像。