Zac*_*ach 15 python numpy matplotlib python-imaging-library python-3.x
正如标题所述,我正在尝试将 a 转换fig
为 a PIL.Image
。我目前可以通过首先将fig
文件保存到磁盘然后使用打开该文件来做到这一点,Image.open()
但该过程花费的时间比预期的要长,我希望通过跳过本地保存步骤会快一点。
这是我到目前为止所拥有的:
# build fig
figsize, dpi = self._calc_fig_size_res(img_height)
fig = plt.Figure(figsize=figsize)
canvas = FigureCanvas(fig)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(torch.from_numpy(S).flip(0), cmap = cmap)
fig.subplots_adjust(left = 0, right = 1, bottom = 0, top = 1)
ax.axis('tight'); ax.axis('off')
# export
fig.savefig(export_path, dpi = dpi)
# open image as PIL object
img = Image.open(export_path)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我在构建无花果之后尝试这样做(它会在导出阶段之前):
pil_img = Image.frombytes('RGB', canvas.get_width_height(), canvas.tostring_rgb())
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但它没有显示整个图像。它看起来像是左上角的一部分,但它可能只是数据的一种奇怪表示——我正在使用频谱图,因此图像相当抽象。
Lew*_*ris 11
编辑#2
PIL.Image.frombytes('RGB',
fig.canvas.get_width_height(),fig.canvas.tostring_rgb())
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
与下面的 35/40ms 相比,大约需要 2ms。
这是目前我能找到的最快的方法。
我今天也在看这个。
在 matplotlib 文档中, savefig 函数有这个。
pil_kwargsdict,可选 保存图形时传递给 PIL.Image.save 的附加关键字参数。仅适用于使用 Pillow 保存的格式,即 JPEG、TIFF 和(如果关键字设置为非 None 值)PNG。
这一定意味着它在保存之前已经是一个 pil 图像,但我看不到它。
你可以按照这个
将它放入一个 numpy 数组然后执行
PIL.Image.fromarray(数组)
您可能需要使用数组 [:, :, ::-1] 将通道从 BGR 反转为 RGB
编辑:
到目前为止,我已经测试了每种方法。
import io
def save_plot_and_get():
fig.savefig("test.jpg")
img = cv2.imread("test.jpg")
return PIL.Image.fromarray(img)
def buffer_plot_and_get():
buf = io.BytesIO()
fig.savefig(buf)
buf.seek(0)
return PIL.Image.open(buf)
def from_canvas():
lst = list(fig.canvas.get_width_height())
lst.append(3)
return PIL.Image.fromarray(np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(),dtype=np.uint8).reshape(lst))
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结果
%timeit save_plot_and_get()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
每个循环 35.5 ms ± 148 µs(7 次运行的平均值 ± 标准偏差,每次 10 次循环)
%timeit save_plot_and_get()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
每个循环 35.5 ms ± 142 µs(7 次运行的平均值 ± 标准偏差,每次 10 次循环)
%timeit buffer_plot_and_get()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
每个循环 40.4 ms ± 152 µs(7 次运行的平均值 ± 标准偏差,每次 10 次循环)
我使用以下功能:
def fig2img(fig):
"""Convert a Matplotlib figure to a PIL Image and return it"""
import io
buf = io.BytesIO()
fig.savefig(buf)
buf.seek(0)
img = Image.open(buf)
return img
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
用法示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
x = np.arange(-3,3)
plt.plot(x)
fig = plt.gcf()
img = fig2img(fig)
img.show()
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