与我的CSDN博客相同的文案~~~~

由于部分算法（如边缘检测算法），跑出来的结果图是带有白色边框的，如下图：（跑过程序，做过算法的人都知道）

 

 那么这为后续处理提供了极大的不便，因为空白的地方就等于加入了没必要且不感兴趣的像素值，所以有一个方法就是直接提取结果变量，例如.mat，即直接用一个function转化为png或jpg格式，如下图。

 

 

因为是自己写的代码，所以只提供下载链接~

下面是跑出来的mat格式的文件：

 

 这是转化之后的图像：

 

 

**ps:**python转化的方法我也试过，但是受python版本的影响很大，如果你与博主分享的代码运行的python版本不一，就会报错，如KeyError: 'data'，

 

 百度找了资料，加上b,还是

 

 无法~

python代码给出：

import cv2
import scipy.io as scio
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# 数据矩阵转图片的函数
def MatrixToImage(data):
    new_im = Image.fromarray(data,mode='RGB')
    return new_im

folder = r'C:\Users\lyd\Desktop\23'
path = os.listdir(folder)
for each_mat in path:
        first_name, second_name = os.path.splitext(each_mat)
        # 拆分.mat文件的前后缀名字，注意是**路径**
        #yong yu fen ge wen jian min yu kuo zhan min
        each_mat = os.path.join(folder, each_mat)
        # print(each_mat)
        array_struct = scio.loadmat(each_mat)
        fea_spa=array_struct['data']
        fea_tmp=array_struct[b'fea_tmp']
        for i  in range(1,len(fea_spa)):
             fea_spa_1=np.reshape(fea_spa[i],(32,32))
             print('i=',i)
             fea_spa_image = MatrixToImage(fea_spa_1)# 调用函数
             path='/home/kls/Desktop/data/fea_spa/'+first_name+'/'
             if os.path.exists(path) is False:
                 os.makedirs(path)
             fea_spa_image.save(path+str(i)+'.jpg')# 保存图片
             
             fea_tmp_1=np.reshape(fea_tmp[i],(32,32))
             print('i1=',i)
             fea_tmp_image = MatrixToImage(fea_tmp_1)# 调用函数
             path='/home/kls/Desktop/data/fea_tmp/'+first_name+'/'
             if os.path.exists(path) is False:
                 os.makedirs(path)
             fea_tmp_image.save(path+str(i)+'.jpg')# 保存图片

还有什么方法可以直接保存没有白边的图像呢？