python - 如何将 Matplotlib 图转换为 PIL 图像对象(不保存图像)

Question

如标题所述，我正在尝试将 fig 转换为 PIL.Image。我目前能够通过首先将 fig 保存到磁盘然后使用 Image.open() 打开该文件来做到这一点，但是这个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更快一些。

这是我目前所拥有的:

# 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)

我在构建无花果后尝试这样做(就在导出阶段之前):

pil_img = Image.frombytes('RGB', canvas.get_width_height(), canvas.tostring_rgb())

但它并没有显示整个图像。它看起来像是左上角的裁剪图，但它可能只是数据的一种奇怪表示形式——我正在处理频谱图，所以图像相当抽象。

Answer 1

编辑#2

PIL.Image.frombytes('RGB', 
fig.canvas.get_width_height(),fig.canvas.tostring_rgb())

与下面的 35/40 毫秒相比，大约需要 2 毫秒。

这是目前为止我能找到的最快的方法。

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我今天也在看这个。

在 matplotlib 文档中，savefig 函数有这个。

pil_kwargsdict, optional Additional keyword arguments that are passedto PIL.Image.save when saving the figure. Only applicable for formatsthat are saved using Pillow, i.e. JPEG, TIFF, and (if the keyword isset to a non-None value) 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

Matplotlib: save plot to numpy array

把它放到一个numpy数组中然后做

PIL.Image.fromarray(数组)

您可能需要使用数组 [:, :,::-1]

将 channel 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))

结果

%timeit save_plot_and_get()

每个循环 35.5 毫秒 ± 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()

每个循环 35.5 毫秒 ± 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()

每个循环 40.4 毫秒 ± 152 µs(7 次运行的平均值 ± 标准偏差，每次 10 次循环)