使用PIL或OpenCV显示

在Python中运行并显示图片，可以通过以下几种方法实现，具体选择取决于需求和偏好：

一、使用PIL（Pillow）库显示图片

1. 基础显示方法

   from PIL import Image
   img = Image.open('example.jpg')
   img.show()
   

   该方法会调用系统默认的图片查看器打开图片。

2. 调整图片后显示

   可以对图片进行缩放、旋转等操作后再显示，例如：

   from PIL import Image
   img = Image.open('example.jpg')
   resized_img = img.resize((200, 200))
   resized_img.show()
   

二、使用OpenCV库显示图片

1. 基础显示方法

   import cv2
   img = cv2.imread('example.jpg')
   cv2.imshow('Image', img)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   

   该方法同样会调用系统默认的图片查看器，但OpenCV对视频处理更高效。

2. 保存为文件后显示

   可以先保存图片到指定路径，再显示：

   import cv2
   img = cv2.imread('example.jpg')
   cv2.imwrite('resized_image.png', img)
   cv2.imshow('Resized Image', img)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   

三、使用Matplotlib显示图片

1. 直接显示图片

   import matplotlib.pyplot as plt
   import matplotlib.image as mpimg
   img = mpimg.imread('example.jpg')
   plt.imshow(img)
   plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
   plt.show()
   

   该方法适合需要自定义显示效果（如叠加标注、颜色映射等）的场景。

2. 显示图片的特定通道

   例如显示灰度图：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import matplotlib.image as mpimg
   img = mpimg.imread('example.jpg')
   gray_img = img[:, :, 0]  # 取第一个通道
   plt.imshow(gray_img, cmap='Greys_r')
   plt.show()
   

四、注意事项

1. 库的安装

   • PIL库在Python 3中更名为Pillow，需使用pip install pillow安装。

   • OpenCV需使用pip install opencv-python安装。

2. 图片路径

   • 确保图片路径正确，若图片不在当前目录，需提供完整路径（如'C:/path/to/image.jpg'）。

3. 兼容性

   • Matplotlib和Pillow在显示图片时更灵活，但PIL（Pillow）更适合快速查看原始图片。

通过以上方法，可以灵活实现图片的读取、处理与显示，根据具体需求选择合适的库和功能。