如果你正在尋找一個(gè)庫來幫助你在 Python 中顯示圖像，那么你很幸運(yùn)。Python 有許多不同的庫可用于顯示圖像。三個(gè)最受歡迎的庫是Pickel、Matplotlib 和 OpenCV。

到底應(yīng)該選哪一個(gè)，還是看自己的個(gè)人喜好了。我喜歡并使用 OpenCV 而不是 Pillow 和 Matplotlib，因?yàn)?OpenCV 具有更多的功能。但是，我只在顯示圖像或進(jìn)行批量圖像處理時(shí)使用 Pillow。當(dāng)我想在 Jupyter Notebook中顯示圖像時(shí)，我使用 Matplotlib。

每個(gè)庫都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，因此我們必須為手頭的任務(wù)選擇正確的庫。在本文中，我們將深入探索這些庫中的每一個(gè)，并向你展示如何充分利用每個(gè)庫。

我們將從查看 Pillow 開始。

由 Matthew Altenburg 和 AI 創(chuàng)建的 Pillow 標(biāo)志

Pillow 是一個(gè)為圖像處理提供簡單方法的庫。它支持打開、操作和保存許多不同的圖像文件格式，非常適合批量圖像處理功能，例如圖像大小調(diào)整、旋轉(zhuǎn)和變換。

Pillow 易于安裝和使用。你可以使用 pip 安裝它：

pip install Pillow

然后要在新窗口中打開圖像，創(chuàng)建一個(gè) python 腳本并運(yùn)行：

from PIL import Image

img ＝ Image．open（＂path＿your＿file＿image．png＂）

img．show（）

就是這樣，三行代碼，我們已經(jīng)使用 Pillow 庫打開了一個(gè)圖像。

接下來，我們來看看 Matplotlib。

由 Matthew Altenburg 和 AI 創(chuàng)建的 Matplotlib 徽標(biāo)

Matplotlib 是一個(gè)綜合庫，用于在 Python 中創(chuàng)建靜態(tài)、動(dòng)畫和交互式可視化，非常適合在 juypter Notebook中打開圖像。

讓我們從使用 pip 安裝 Matplotlib 開始：

pip install matplotlib

現(xiàn)在是在 jupyter notebook 中打開和顯示圖像的代碼

import matplotlib．pyplot as plt

import matplotlib．image as img

image ＝ img．imread（＇path＿to＿your＿image＿image．png＇）

plt．imshow（image）

plt．show（）

最后，OpenCV。

由 Matthew Altenburg 和 AI 創(chuàng)建的 OpenCV 徽標(biāo)

OpenCV 是 Python 社區(qū)中歷史悠久的計(jì)算機(jī)視覺庫。它是開源的、免費(fèi)的并且非常強(qiáng)大。因此，它成為我最喜歡的計(jì)算機(jī)視覺庫，因?yàn)槟憧梢杂盟�做很多事情�?/p>

我進(jìn)行了很多計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目，這是我的首選。但是，它并不適合所有人，因?yàn)樗�的缺點(diǎn)是安裝包很大，并且學(xué)習(xí)曲線較大，因此使用起來更具挑戰(zhàn)性。因此，僅當(dāng)你有一個(gè)需要更多專業(yè)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的大型項(xiàng)目時(shí)才使用 OpenCV。

讓我們從使用 pip 安裝 OpenCV 開始：

pip install opencv－python

如果你想在 Jupyter Notebook 中使用 OpenCV，你還需要安裝 opencv－contrib－python模塊。這可以使用以下命令完成：

pip install opencv－contrib－python

打開和顯示圖像的代碼很簡單：

import cv2

img ＝ cv2．imread（＂path＿to＿your＿image＿image．png＂， cv2．IMREAD＿COLOR）

cv2．imshow（＂Cute Kitens＂， img）

cv2．waitKey（0）

cv2．destroyAllWindows（）

       原文標(biāo)題 : Python 3 顯示圖像的方法