python matplotlib.pyplot对图像进行绘制

imshow()是对图像进行绘制

imshow()函数格式为：

　　matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None)

　　X: 要绘制的图像或数组。

　　cmap: 颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。

实例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)

这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制，绘制成功后，返回一个matplotlib类型的数据。在窗口上绘制完图片后，返回一个AxesImage对象。要在窗口上显示这个对象，我们可以调用show()函数来进行显示。在ipython中绘制完后不用show函数也能自动把图画出来，网上很多教程都是在ipython中进行的，所以都没提到要用show函数。

from skimage import io,data
img=data.astronaut()
dst=io.imshow(img)
print(type(dst))
io.show()

显示为：

可以看到，类型是'matplotlib.image.AxesImage'。显示一张图片，我们通常更愿意这样写：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io,data
img=data.astronaut()
plt.imshow(img)
plt.show()

matplotlib是一个专业绘图的库，相当于matlab中的plot,可以设置多个figure窗口,设置figure的标题，隐藏坐标尺，甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。一般我们可以这样导入matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

也就是说，我们绘图实际上用的是matplotlib包的pyplot模块。

一、用figure函数和subplot函数分别创建主窗口与子图

例:分开并同时显示宇航员图片的三个通道

from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.astronaut()
plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8))  #创建一个名为astronaut的窗口,并设置大小 

plt.subplot(2,2,1)     #将窗口分为两行两列四个子图，则可显示四幅图片
plt.title('origin image')   #第一幅图片标题
plt.imshow(img)      #绘制第一幅图片

plt.subplot(2,2,2)     #第二个子图
plt.title('R channel')   #第二幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray)      #绘制第二幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.subplot(2,2,3)     #第三个子图
plt.title('G channel')   #第三幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray)      #绘制第三幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.subplot(2,2,4)     #第四个子图
plt.title('B channel')   #第四幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray)      #绘制第四幅图片,且为灰度图
plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸

plt.show()   #显示窗口

在图片绘制过程中，我们用matplotlib.pyplot模块下的figure（）函数来创建显示窗口，该函数的格式为：

matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None)

所有参数都是可选的，都有默认值，因此调用该函数时可以不带任何参数，其中：

num: 整型或字符型都可以。如果设置为整型，则该整型数字表示窗口的序号。如果设置为字符型，则该字符串表示窗口的名称。用该参数来命名窗口，如果两个窗口序号或名相同，则后一个窗口会覆盖前一个窗口。

figsize: 设置窗口大小。是一个tuple型的整数，如figsize=（8，8）

dpi: 整形数字，表示窗口的分辨率。

facecolor: 窗口的背景颜色。

edgecolor: 窗口的边框颜色。

用figure()函数创建的窗口，只能显示一幅图片，如果想要显示多幅图片，则需要将这个窗口再划分为几个子图，在每个子图中显示不同的图片。我们可以使用subplot（）函数来划分子图，函数格式为：

matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number)

nrows: 子图的行数。

ncols: 子图的列数。

plot_number: 当前子图的编号。

如：

plt.subplot(2,2,1)

则表示将figure窗口划分成了2行2列共4个子图，当前为第1个子图。我们有时也可以用这种写法：

plt.subplot(221)

两种写法效果是一样的。每个子图的标题可用title()函数来设置，是否使用坐标尺可用axis()函数来设置，如：

plt.subplot(221)
plt.title("first subwindow")
plt.axis('off') 

http://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52063168