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实际上前面我们就已经用到了图像的绘制，如：
io.imshow(img)
这一行代码就是得利用matplotlib包对图片进行绘制，绘制成功后，返回一个matplotlib类型的数据。要显示绘制的图片，我们可以调用show()函数来进行显示，但进行练习的时候，一般我们可以省略show（）函数，也能自动显示出来。
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‘，它除了图像本身信息，还有坐标尺等其它信息。如果要同时显示两张图片，那么在显示第二张图片的时候，会把第一张图片覆盖掉。
matplotlib是一个专业绘图的库，相当于matlab中的plot,可以设置多个figure,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。
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窗口，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) #第二个子窗口 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) #第三个子窗口 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) #第四个子窗口 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
另外一种编写方法也可以：
import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data,color img = data.immunohistochemistry() hsv = color.rgb2hsv(img) fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6)) ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel() ax0.imshow(img) ax0.set_title("Original image") ax1.imshow(hsv[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray) ax1.set_title("H") ax2.imshow(hsv[:, :, 1], cmap=plt.cm.gray) ax2.set_title("S") ax3.imshow(hsv[:, :, 2], cmap=plt.cm.gray) ax3.set_title("V") for ax in axes.ravel(): ax.axis(‘off‘) fig.tight_layout() #自动调整subplot间的参数
两种书写方法效果是一样的，你喜欢哪种就用哪种！！
除了使用matplotlib库来绘制图片，skimage还有另一个模块ImageViewer，也可以显示图片。
它是利用Qt工具来创建一块画布，从而在画布上绘制图像。
例：
from skimage import data from skimage.viewer import ImageViewer img = data.coins() viewer = ImageViewer(img) viewer.show()
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原文地址：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5122594.html
