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总第 130 篇文章，本文大约 1000 字，阅读大约需要 5 分钟

前言

今天简单介绍如何通过 matplotlib 展示图片，分为以下几种情况：

1. 直接用 matplotlib 读取图片，然后展示图片；

2. 采用 opencv 读取图片，然后用 matplotlib 来展示图片；

3. 采用 PIL 读取图片，然后用 matplotlib 来展示图片。

首先是需要安装需要的库，主要是 opencv 、 matplotlib、Pillow  两个库：

pip install opencv-python matplotlib Pillow

此外，在 jupyter 中运行代码。

另外，本次代码例子中展示所用的图片为：

代码和图片都上传到 GitHub 上了：

https://github.com/ccc013/CodesNotes/blob/master/PythonNotes/matplotlib_notes.ipynb

1. matplotlib 读取并展示图片

首先是导入需要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
%matplotlib inline

第一行就是导入用于展示图片的函数 matplotlib 的 pyplot ，第二行则是用于读取图片的 image ，第三行是因为在 jupyter 中用 matplotlit 展示图片需要加入的一行代码。

接下来就是读取并展示图片，如下所示：

# 采用 matplotlib 展示图片
image = mpimg.imread('plane.jpg')
plt.imshow(image)

结果如下所示：

这里我们发现展示的图片，出现了坐标轴，可以通过添加一行代码，来关闭坐标轴：

plt.axis('off')

结果如下所示：

2. 展示通过 opencv 读取的图片

不过，对于图像库，使用更多的还是 opencv ，所以如何通过 matplotlib 展示 opencv 读取的图片呢？

代码其实很简单，如下所示：

import cv2
image = cv2.imread("plane.jpg")
plt.imshow(image)

但这里发现展示的图片颜色不对，和原图出现了很大的区别，这是为什么呢？

原因其实是 opencv 对于 RGB 图片是将其表示为一个多维的 NumPy 的多维数组，但排列顺序是反序的，也就是BGR 的顺序，因此这里需要对通道顺序进行调整，代码应该这么修改：

plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

通过进行通道的转换后，再次展示图片，就能显示原图了。

3. 展示通过 PIL 读取的图片

另外一个非常常用的图像处理库就是 PIL 了，这里展示的代码也很简单，如下所示：

# 展示 PIL 读取的图片
from PIL import Image
image = Image.open('plane.jpg')
plt.imshow(image)

小结

今天简单介绍了如何通过 matplotlib 来展示图片，分别是三种情况，直接用 matplotlib 读取图片，用 opencv 读取图片，用 PIL 读取图片，其中需要注意的是 opencv 读取图片的情况，因为其对于 RGB 通道的排列是反序的。

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