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这篇文章解释了我们如何使用 Matplotlib 包中的 imread() 方法将一个图像文件读到一个数组中。

matplotlib.pyplot.imread()

matplotlib.pyplot.imread() 将文件中的图像读入一个数组。

语法

matplotlib.pyplot.imread(fname, 
                         format=None)

这里，fname 代表要读取的图像文件的名称，format 代表图像文件的格式。如果 format=None 函数将从文件名中提取格式。

函数返回一个数组，灰度图像为 MxN，RGB 图像为 MxNx3，RGBA 图像为 MxNx4，其中 M 是图像的宽度，N 是图像的高度。

示例: 使用 matplotlib.pyplot.imread() 函数读取图像

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

img_array=plt.imread("lena.png") 
plt.imshow(img_array)
plt.title('Display Image read using imread()') 
plt.axis('off')
plt.show()

输出：

它使用 imread() 方法将当前工作目录下的图像 lena.png 读入数组，然后使用 imshow() 方法显示图像。

默认情况下，它在显示的图像中有 X 轴和 Y 轴，并带有刻度线。要删除轴和刻度，我们使用 plt.axis('off') 语句。最后，我们使用 matplotlib.pyplot.show() 函数来显示图像。

我们可以使用 shape 属性来查看图像数组的形状。

import matplotlib.pyplot as plt 
  
img_array=plt.imread("lena.png") 
print(img_array.shape)

输出：

(330, 330, 3)

它打印图像的形状-(330, 330, 3)，代表一个三维图像数组，宽度为 330，高度为 330，有 3 个通道。

示例：使用 matplotlib.pyplot.imread() 函数剪辑图像

在 matplotlib.pyplot.imread() 将图像读入 NumPy 数组后，我们可以通过使用:操作符对数组进行索引来剪辑图像。

import matplotlib.pyplot as plt

img_array=plt.imread("lena.png")[50:300,30:300]
plt.imshow(img_array)
plt.axis('off')
plt.title("Clipped Image")
plt.show()

输出：

在这里，imread() 方法将完整的图像读取到一个数组中，我们只选择宽度为 50 到 300 位置的元素和高度为 30 到 300 位置的元素，并将索引数组存储在 img_array 中。然后我们使用 imshow() 函数来显示索引数组。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

img_array=plt.imread("lena.png")

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(img_array)
patch = patches.Circle((160, 160), radius=150, transform=ax.transData)
im.set_clip_path(patch)

ax.axis('off')
plt.show()

输出：

它显示的是使用圆形补丁剪切的图像。在这里，我们使用圆形补丁剪裁图像，中心为 (160, 160)，半径为 150。