单幅图像读取并显示
代码
"""
读取图像并显示
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from skimage import data
matplotlib.rcParams['font.size'] = 18
images = ('astronaut',
'binary_blobs',
'brick',
'colorwheel',
'camera',
'checkerboard',
'chelsea',
'clock',
'coffee',
'coins',
'grass',
'gravel',
'horse',
'logo',
'page',
'text',
'rocket',
)
for name in images:
# getattr(object, name[, default])
# 函数功能是从对象object中获取名称为name的属性,等效与调用object.name。
caller = getattr(data, name)
# 得到图像们
image = caller()
plt.figure()
plt.title(name)
if image.ndim == 2:
plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
else:
plt.imshow(image)
plt.show()
效果
读取显示立体图像;同时显示多幅图像
代码
"""
===============
Specific images
===============
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from skimage import data
matplotlib.rcParams['font.size'] = 18
######################################################################
# 立体图像显示
# Stereo images
# =============
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax = axes.ravel()
images = data.stereo_motorcycle()
ax[0].imshow(images[0])
ax[1].imshow(images[1])
# tight_layout会自动调整子图参数,使之填充整个图像区域。这是个实验特性,可能在一些情况下不工作。
# 它仅仅检查坐标轴标签、刻度标签以及标题的部分。
fig.tight_layout()
plt.show()
######################################################################
# 同时显示多幅人脸图像
# Faces and non-faces dataset
# ===========================
#
# A sample of 20 over 200 images is displayed.
fig, axes = plt.subplots(4, 5, figsize=(20, 20))
ax = axes.ravel()
images = data.lfw_subset()
for i in range(20):
ax[i].imshow(images[90+i], cmap=plt.cm.gray)
ax[i].axis('off')
fig.tight_layout()
plt.show()
结果