[matplotlib] 24. 画像

matplotlibでの画像の取扱方法

コード & 解説

モジュールのインポート

	%matplotlib inline
	from scipy import ndimage
	import numpy as np
	import matplotlib.image as mpimg
	import matplotlib.pyplot as plt
	plt.rcParams['savefig.dpi']=150

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

画像の読み込み

image = plt.imread('Lophophora.jpg')

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

plt.imread(‘ファイル名’)で、カレントディレクトリにある画像を読み込む。ここでは↓の画像を用いる。

よみこんだ画像のサイズは、

	image.shape
	(800, 800, 3)

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

のようになっており、800×800の位置にRGBの色情報が入っているので(800,800,3)となる。

画像の表示

	#画像の表示
	plt.imshow(image)

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

plt.imshow(image)で画像が表示される。

画像の保存

	#画像の保存
	plt.imsave('ロフォフォラ.jpg', image)

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

plt.imsave(‘ロフォフォラ.jpg’, image)のように、imsave(‘ファイル名’, 保存したい画像ファイル)とすることで画像が保存できる。imsaveの場合、画像のみが保存され、枠線や目盛などは表示されない。

疑似カラーマップによる表示

	img = image[:,:,0]
	plt.imshow(img)
	plt.savefig('ロフォフォラviridis.jpg')

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

RGBのRのデータのみをimshowに渡すと、疑似カラーマップによる表示となる。defaultはviridisであるため、下のようになる。

グレースケールによる表示

plt.imshow(img,cmap='Greys_r')

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

cmap=’Greys_r’とすることで、白黒画像となる。

カラーバーの表示

	plt.imshow(img,cmap='summer')
	plt.colorbar()

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

plt.colorbar()でカラーバーが表示される。

ヒストグラムの表示

plt.hist(img.ravel(), bins=256, range=(0.0, 256.0), fc='lightgreen')

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

plt.hist(img.ravel(), bins=256, range=(0.0, 256.0), fc=’lightgreen’)で画像のヒストグラムが作成できる。

コントラストを高める

	from mpl_toolkits.axes_grid1 import ImageGrid
	fig = plt.figure()
	grid = ImageGrid(fig, 111, # similar to subplot(143)
	nrows_ncols=(1, 2),
	axes_pad=0.5,
	label_mode="All",
	share_all=True,
	cbar_location="bottom",
	cbar_mode="each",
	cbar_size="8%",
	cbar_pad="15%",
	)
	im1 = grid[0].imshow(img)
	grid.cbar_axes[0].colorbar(im1)
	im2 = grid[1].imshow(img, clim=(45, 180))
	grid.cbar_axes[1].colorbar(im2)
	grid[0].set_title('Before')
	grid[1].set_title('After')

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

右の画像は、im2 = grid[1].imshow(img, clim=(45, 180))とヒストグラムの45から180の範囲でカラー設定をしているので、ハイコントラストな画像が得られる。

画像の補間

	from PIL import Image
	img = Image.open('rophophora.jpg')
	img.thumbnail((64, 64), Image.ANTIALIAS) # resizes image in-place
	imgplot = plt.imshow(img)
	from mpl_toolkits.axes_grid1 import ImageGrid
	fig = plt.figure()
	grid = ImageGrid(fig, 111, # similar to subplot(143)
	nrows_ncols=(1, 3),
	axes_pad=0.5,
	label_mode="All",
	share_all=True,
	)
	grid[0].imshow(img)
	grid[1].imshow(img, interpolation="bilinear")
	grid[2].imshow(img, interpolation="spline16")
	grid[0].axis('off')
	grid[1].axis('off')
	grid[2].axis('off')
	grid[0].set_title('None')
	grid[1].set_title('bilinear')
	grid[2].set_title('spline16')
	x1, x2, y1, y2 = 16, 48, 44, 12
	grid[0].set_xlim(x1, x2)
	grid[0].set_ylim(y1, y2)

view raw image_tutolial.py hosted with ❤ by GitHub

補間をわかりやすくするため、img.thumbnail((64, 64), Image.ANTIALIAS) で画像を粗くしている。
interpolation=”bilinear”のように、補間方法を指定することで滑らかに保管された画像が得られる。補間方法は、15種類ほどある。

Interpolations for imshow — Matplotlib 3.10.1 documentation

matplotlib.org

参考

https://matplotlib.org/tutorials/introductory/images.html#sphx-glr-tutorials-introductory-images-py

matplotlib.org

Interpolations for imshow — Matplotlib 3.10.1 documentation

matplotlib.org

ロフォフォラ - Wikipedia

ja.wikipedia.org