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python画图常见不同图片格式保存方式

2023-09-14 09:14:13 作者：没意思不好玩我不玩了

这篇文章主要介绍了python画图常见不同图片格式保存方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

python画图常见不同图片格式保存

上周讨论老师要我把data生成 tif / tiff 图给他，方便用于编辑成高清矢量图？（原谅我没太仔细听为什么了。。。这该死的瞌睡虫）放进paper，平常都是直接生成pdf，顺便记录一下简单的存图过程。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据===================================
x = np.arange(0, 1, 0.1) # 横坐标从0到1，步长为0.1
y = np.cos(x) # 纵坐标为 x 对应的 cos(x) 值
# 生成图形===================================
plt.figure(dpi=600)#自己设哈，其实300就够了
plt.plot(x, y)
#保存图片===================================
#习惯了，没有理由
plt.savefig('C:/Users/YuJia/Desktop/cos.pdf')
#JPG/JPEG是最常见的格式，有损压缩，细节流失，但内存小
plt.savefig('C:/Users/YuJia/Desktop/cos.jpeg')
plt.savefig('C:/Users/YuJia/Desktop/cos.jpg')
#档案比JPEG大，压缩不失真，能够相容透明/半透明图像
plt.savefig('C:/Users/YuJia/Desktop/cos.png')
#可缩放向量图，以向量图形组成，而非像素，不被限制于某种解析度（仿佛无限大哈哈哈没有啦），一般用网页浏览器开启（如Chrome、Firefox、Edge或Internet Explorer）
plt.savefig('C:/Users/YuJia/Desktop/cos.svg')
#标签图像文件格式，可进行有损或无损压缩
plt.savefig('C:/Users/YuJia/Desktop/cos.tif')
plt.savefig('C:/Users/YuJia/Desktop/cos.tiff')
# 显示图形===================================
plt.show()

以下是产生的各种图片大小：

稍微看一下，图片大小还跟dpi设置有关，差很多！！！尤其是 tif / tiff 这种，dpi 高的可以有几百MB那么大。

好的，速速讲完，虽然没什么内容，睡觉，同为可爱的画图工具人们。

保存图片的常用方法

1.PIL的保存图片方法

path = r"./001.jpg"     #图片路径
img = Image.open(path)  #打开图片
img.save("1.jpg")      #将图片保存为1.jpg

2.opencv保存图片

path = r"./001.jpg"     #图片路径
#img = cv.imdecode(np.fromfile("动漫人物_0.jpg",np.uint8))#含有中文路径的图片打开
img = cv2.imread(path)  #读取图片
cv2.imwrite("1.jpg",img)  #将图片保存为1.jpg

3.Matplotlib保存图片的方法

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import os
images_path = "./minist_img"
for i,img_name in enumerate(os.listdir(images_path)):
    img_path = os.path.join(images_path,img_name)
    img = cv2.imread(img_path)  #numpy的数组形式，色彩空间为BGR
    img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #
    plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(img)
plt.savefig("./minist.jpg")
plt.show()

4.pytorch保存图片

save_image(real_img,os.path.join(save_img,f"{epoch}_real.jpg"),nrow=10,padding=2,pad_value=255)

参数：

tensor：4D张量，形状为(B x C x H x W)，分别表示样本数，通道数，图像高度，图像宽度
nrow：每行的图片数量，默认值为8
padding：相邻图像之间的间隔。默认值为2
normalize：如果为True，则把图像的像素值通过range指定的最大值和最小值归一化到0-1。默认为False
range：元组，用于指定最大值和最小值。默认使用图像像素的最大最小值。
sacle_each：如果为True，就单独对每张图像进行normalize；如果是False，统一对所有图像进行normalize。默认为Flase
pad_value：float，上述padding会使得图像之间留出空隙，默认为0

在这里插入图片描述

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。