python numpy 顯示圖像陣列的實例
每次要顯示圖像陣列的時候,使用自帶的 matplotlib 或者cv2 都要設(shè)置一大堆東西,subplot,fig等等,突然想起 可以利用numpy 的htstack() 和 vstack() 將圖片對接起來組成一張新的圖片。因此寫了寫了下面的函數(shù)。做了部分注釋,一些比較繞的地方可以自行體會。
大致流程包括:
1、輸入圖像列表 img_list
2、show_type : 最終的顯示方式,輸入為行數(shù)列數(shù)?。ɡ纭how_type=22 ,則最終顯示圖片為兩行兩列)
3、basic_shape, 圖片resize的尺寸。
def image_show( img_list, show_type, basic_size=[300,500]): ''' img_list contains the images that need to be stitched, the show_typ contains the final shape of the stitched one, ie, 12 for 1 row 2 cols. basic_size : all input image need to be reshaped first. ''' # reshap row and col number. n_row, n_col = basic_size #print n_row,n_col # num of pixels need to be filled vertically and horizontally. h_filling = 10 v_filling = 10 # image resize. resize_list=[] for i in img_list: temp_img = cv2.resize( i, ( n_col, n_row ), interpolation = cv2. INTER_CUBIC ) resize_list.append( temp_img ) # resolve the final stitched image 's shape. n_row_img, n_col_img = show_type/10, show_type%10 #print n_row_img, n_col_img # the blank_img and the image need to be filled should be defined firstly. blank_img= np.ones([n_row,n_col])*255 blank_img= np.array( blank_img, np.uint8 ) v_img= np.array( np.ones([n_row,v_filling])*255, np.uint8) h_img= np.array( np.ones ([ h_filling, n_col_img*n_col+(n_col_img-1)*h_filling])*255, np.uint8) # images in the image list should be dispatched into different sub-list # in each sub list the images will be connected horizontally. recombination_list=[] temp_list=[] n_list= len(resize_list) for index, i in enumerate ( xrange (n_list)): if index!= 0 and index % n_col_img==0 : recombination_list.append(temp_list) temp_list = [] if len(resize_list)> n_col_img: pass else: recombination_list.append(resize_list) break temp_list.append( resize_list.pop(0)) if n_list== n_col_img: recombination_list.append(temp_list) #print len(temp_list) #print temp_list # stack the images horizontally. h_temp=[] for i in recombination_list: #print len(i) if len(i)==n_col_img: temp_new_i=[ [j,v_img] if index+1 != len(i) else j for index, j in enumerate (i) ] new_i=[ j for i in temp_new_i[:-1] for j in i ] new_i.append( temp_new_i[-1]) h_temp.append(np.hstack(new_i)) else: add_n= n_col_img - len(i) for k in range(add_n): i.append(blank_img) temp_new_i=[ [j,v_img] if index+1 != len(i) else j for index, j in enumerate (i) ] new_i=[ j for i in temp_new_i[:-1] for j in i ] new_i.append( temp_new_i[-1]) h_temp.append(np.hstack(new_i)) #print len(h_temp) #print h_temp temp_full_img= [ [j, h_img ] if index+1 != len(h_temp) else j for index, j in enumerate(h_temp) ] if len(temp_full_img) > 2: full_img= [ j for i in temp_full_img[:-1] for j in i ] full_img.append(temp_full_img[-1]) else: full_img= [ j for i in temp_full_img for j in i ] #full_img.append(temp_full_img[-1]) if len(full_img)>1: return np.vstack( full_img) else: return full_img
最終輸入情況和結(jié)果如下圖:
第一組結(jié)果圖:自行看輸入
第二組結(jié)果圖。
以上這篇python numpy 顯示圖像陣列的實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
- python+numpy+matplotalib實現(xiàn)梯度下降法
- 淺析python中numpy包中的argsort函數(shù)的使用
- Python使用numpy產(chǎn)生正態(tài)分布隨機數(shù)的向量或矩陣操作示例
- 詳解windows python3.7安裝numpy問題的解決方法
- Python中的Numpy矩陣操作
- Python實現(xiàn)曲線擬合操作示例【基于numpy,scipy,matplotlib庫】
- python 借助numpy保存數(shù)據(jù)為csv格式的實現(xiàn)方法
- Python中Numpy包的安裝與使用方法簡明教程
- python numpy 一維數(shù)組轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S數(shù)組的實例
- 詳解python中Numpy的屬性與創(chuàng)建矩陣
相關(guān)文章
matlab中imadjust函數(shù)的作用及應用舉例
這篇文章主要介紹了matlab中imadjust函數(shù)的作用及應用舉例,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細,具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2020-02-02Python對接PicGo實現(xiàn)圖片自動加水印并上傳操作示例
這篇文章主要為大家介紹了Python對接PicGo實現(xiàn)圖片自動加水印并上傳的操作示例,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步2021-10-10Python隨機數(shù)用法實例詳解【基于random模塊】
這篇文章主要介紹了Python隨機數(shù)用法,結(jié)合實例形式分析了基于random模塊的各種隨機數(shù)操作常用技巧,需要的朋友可以參考下2017-04-04