Question

假设我的图片大小为3841 x 7195像素。我想将图中的内容保存到磁盘，从而生成我指定的精确尺寸的图像。

没有轴，没有标题。只是图像。我个人并不关心DPI，因为我只想在磁盘以像素为单位中指定图像在屏幕中的大小。

我已阅读other threads，他们似乎都转换为英寸，然后以英寸为单位指定图的尺寸，并以某种方式调整dpi。我想避免处理像素到英寸转换可能导致的精度损失。

我尝试过：

w = 7195
h = 3841
fig = plt.figure(frameon=False)
fig.set_size_inches(w,h)
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
ax.set_axis_off()
fig.add_axes(ax)
ax.imshow(im_np, aspect='normal')
fig.savefig(some_path, dpi=1)

没有运气（Python抱怨宽度和高度都必须低于32768（？））

根据我看到的所有内容，matplotlib要求在inches和dpi中指定数字大小，但我只对像素感兴趣图取入磁盘。我怎么能这样做？

澄清一下：我正在寻找一种方法，使用matplotlib，而不是其他图像保存库。

Answer 1

Matplotlib不能直接使用像素，而是物理尺寸和DPI。如果要显示具有特定像素大小的图形，则需要知道显示器的DPI。例如，this link会为您检测到。

如果你有3841x7195像素的图像，那么你的监视器不太可能那么大，所以你将无法显示那个大小的数字（matplotlib要求图形适合屏幕，如果你问的话如果尺寸太大，它将缩小到屏幕尺寸）。让我们假设你想要一个800x800像素的图像只是一个例子。以下是在我的显示器（my_dpi=96）中显示800x800像素图像的方法：

plt.figure(figsize=(800/my_dpi, 800/my_dpi), dpi=my_dpi)

所以你基本上只是按DPI划分尺寸。

如果您想保存特定尺寸的图形，那么这是另一回事。屏幕DPI不再那么重要了（除非你要求一个不适合屏幕的图形）。使用800x800像素图的相同示例，我们可以使用dpi关键字savefig将其保存为不同的分辨率。要以与屏幕相同的分辨率保存它，只需使用相同的dpi：

plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi)

要将其保存为8000x8000像素图像，请使用10倍大的dpi：

plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi * 10)

请注意，并非所有后端都支持DPI的设置。这里使用PNG后端，但pdf和ps后端将以不同的方式实现大小。此外，更改DPI和大小也会影响fontsize之类的内容。较大的DPI将保持相同的字体和元素的相对大小，但如果您想要较大的字体较小的字体，则需要增加物理大小而不是DPI。

回到您的示例，如果您想保存3841 x 7195像素的图像，您可以执行以下操作：

plt.figure(figsize=(3.841, 7.195), dpi=100)
( your code ...)
plt.savefig('myfig.png', dpi=1000)

请注意，我使用100的数字dpi来适应大多数屏幕，但保存dpi=1000以达到所需的分辨率。在我的系统中，这会生成一个3840x7190像素的png - 似乎保存的DPI总是比所选值小0.02像素/英寸，这对大图像尺寸会产生（小）影响。有关此here的更多讨论。

Answer 2

根据您的代码，这对我有用，可生成带有色噪声和所需尺寸的93Mb png图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

w = 7195
h = 3841

im_np = numpy.random.rand(h, w)

fig = plt.figure(frameon=False)
fig.set_size_inches(w,h)
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
ax.set_axis_off()
fig.add_axes(ax)
ax.imshow(im_np, aspect='normal')
fig.savefig('figure.png', dpi=1)

我正在使用Linux Mint 13中的最新PIP版本的Python 2.7库。

希望有所帮助！

Answer 3

OP希望保留1：1像素数据。作为从事科学图像工作的天文学家，我不允许对图像数据进行任何插值，因为这会引入未知且不可预测的噪声或错误。例如，这是通过pyplot.savefig（）保存的480x480图像的摘录： Detail of pixels which matplotlib resampled to be roughly 2x2, but notice the column of 1x2 pixels

您可以看到大多数像素只是简单地加倍了（因此1x1像素变为2x2），但是某些列和行则变为每个像素1x2或2x1，这意味着原始科学数据已被更改。

Alka暗示，plt.imsave（）将实现OP的要求。假设您将图像数据存储在图像数组im中，那么可以做类似的事情

plt.imsave(fname='my_image.png', arr=im, cmap='gray_r', format='png')

在此示例中文件名具有“ png”扩展名（但就我所知，无论如何仍必须使用format ='png'指定格式），图像数组为arr，我们选择了反转灰度“ gray_r”作为颜色图。我通常会添加vmin和vmax来指定动态范围，但这是可选的。

最终结果是一个与im数组尺寸完全相同的png文件。

注意：OP未指定轴等，这正是该解决方案的作用。如果要添加轴，刻度等，我的首选方法是在单独的图上执行此操作，并使用transparent = True（PNG或PDF）进行保存，然后将后者覆盖在图像上。这样可以保证您保持原始像素不变。

Answer 4

基于tiago接受的响应，这是一个小型通用函数，该函数将numpy数组导出到与该数组具有相同分辨率的图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def export_figure_matplotlib(arr, f_name, dpi=200, resize_fact=1, plt_show=False):
    """
    Export array as figure in original resolution
    :param arr: array of image to save in original resolution
    :param f_name: name of file where to save figure
    :param resize_fact: resize facter wrt shape of arr, in (0, np.infty)
    :param dpi: dpi of your screen
    :param plt_show: show plot or not
    """
    fig = plt.figure(frameon=False)
    fig.set_size_inches(arr.shape[1]/dpi, arr.shape[0]/dpi)
    ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
    ax.set_axis_off()
    fig.add_axes(ax)
    ax.imshow(arr)
    plt.savefig(f_name, dpi=(dpi * resize_fact))
    if plt_show:
        plt.show()
    else:
        plt.close()

如tiago上次答复中所述，首先需要找到屏幕DPI，例如，可以在这里进行操作：http://dpi.lv

我在函数中添加了一个附加参数resize_fact，例如，您可以将图像导出到原始分辨率的50％（0.5）。

Answer 5

我有同样的问题。我使用PIL Image加载图像并转换为numpy数组，然后使用matplotlib修补了矩形。这是一个jpg图像，所以我无法从PIL img.info ['dpi']获取dpi，因此接受的解决方案对我不起作用。但是经过一番修补后，我想出了一种方法来保存与原始图相同大小的图。

我在这里添加以下解决方案，认为这将帮助与我有相同问题的人。

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('my_image.jpg') #loading the image
image = np.array(img) #converting it to ndarray
dpi = plt.rcParams['figure.dpi'] #get the default dpi value
fig_size = (img.size[0]/dpi, img.size[1]/dpi) #saving the figure size
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=fig_size) #applying figure size
#do whatver you want to do with the figure
fig.tight_layout() #just to be sure
fig.savefig('my_updated_image.jpg') #saving the image

这将以与原始图像相同的分辨率保存图像。

如果您不使用Jupyter笔记本电脑。您可以通过以下方式获得dpi。

figure = plt.figure()
dpi = figure.dpi

Answer 6

不同方法的比较

这里是我尝试过的一些方法的快速比较，这些方法显示了给出的东西。

基准示例，而没有尝试设置图像尺寸

只是有一个比较点：

base.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

fig, ax = plt.subplots()
print('fig.dpi = {}'.format(fig.dpi))
print('fig.get_size_inches() = ' + str(fig.get_size_inches())
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig('base.png', format='png')

运行：

./base.py
identify base.png

输出：

fig.dpi = 100.0
fig.get_size_inches() = [6.4 4.8]
base.png PNG 640x480 640x480+0+0 8-bit sRGB 13064B 0.000u 0:00.000

到目前为止，我最好的方法是：plt.savefig(dpi=h/fig.get_size_inches()[1]仅高度控制

我认为这是我大部分时间都会去做的事情，因为它既简单又可扩展：

get_size.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

height = int(sys.argv[1])
fig, ax = plt.subplots()
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig(
    'get_size.png',
    format='png',
    dpi=height/fig.get_size_inches()[1]
)

运行：

./get_size.py 431

输出：

get_size.png PNG 574x431 574x431+0+0 8-bit sRGB 10058B 0.000u 0:00.000

和

./get_size.py 1293

输出：

main.png PNG 1724x1293 1724x1293+0+0 8-bit sRGB 46709B 0.000u 0:00.000

我倾向于只设置高度，因为我通常最担心图像在文本中间占据多少垂直空间。

plt.savefig(bbox_inches='tight'更改图像大小

我总是觉得图像周围有太多空白，并倾向于从以下位置添加bbox_inches='tight'： Removing white space around a saved image in matplotlib

但是，这可以通过裁剪图像来实现，您将无法获得所需的尺寸。

相反，在同一问题中提出的另一种方法似乎效果很好：

plt.tight_layout(pad=1)
plt.savefig(...

给出了等于431的确切高度：

固定高度set_aspect，自动调整宽度和小边距

Ermmm，set_aspect再次弄乱了事情，并阻止了plt.tight_layout实际消除边距...

询问：How to obtain a fixed height in pixels, fixed data x/y aspect ratio and automatically remove remove horizontal whitespace margin in Matplotlib?

plt.savefig(dpi=h/fig.get_size_inches()[1] +宽度控制

如果您确实需要除高度以外的特定宽度，这似乎可以正常工作：

width.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

h = int(sys.argv[1])
w = int(sys.argv[2])
fig, ax = plt.subplots()
wi, hi = fig.get_size_inches()
fig.set_size_inches(hi*(w/h), hi)
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig(
    'width.png',
    format='png',
    dpi=h/hi
)

运行：

./width.py 431 869

输出：

width.png PNG 869x431 869x431+0+0 8-bit sRGB 10965B 0.000u 0:00.000

并以较小的宽度：

./width.py 431 869

输出：

width.png PNG 211x431 211x431+0+0 8-bit sRGB 6949B 0.000u 0:00.000

因此，字体的缩放似乎确实正确，对于宽度很小的标签，我们会遇到一些麻烦，例如标签被切掉。左上方的100。

我设法解决了Removing white space around a saved image in matplotlib的那些人

plt.tight_layout(pad=1)

给出：

width.png PNG 211x431 211x431+0+0 8-bit sRGB 7134B 0.000u 0:00.000

由此，我们还看到tight_layout删除了图像顶部的许多空白区域，因此我通常总是使用它。

固定的魔法基础高度，dpi上的fig.set_size_inches和plt.savefig(dpi=缩放比例

我认为这等同于https://stackoverflow.com/a/13714720/895245

中提到的方法

magic.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

magic_height = 300
w = int(sys.argv[1])
h = int(sys.argv[2])
dpi = 80
fig, ax = plt.subplots(dpi=dpi)
fig.set_size_inches(magic_height*w/(h*dpi), magic_height/dpi)
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig(
    'magic.png',
    format='png',
    dpi=h/magic_height*dpi,
)

运行：

./magic.py 431 231

输出：

magic.png PNG 431x231 431x231+0+0 8-bit sRGB 7923B 0.000u 0:00.000

看看它是否可以很好地缩放：

./magic.py 1291 693

输出：

magic.png PNG 1291x693 1291x693+0+0 8-bit sRGB 25013B 0.000u 0:00.000

因此，我们看到这种方法也很好用。我唯一的问题是必须设置magic_height参数或等效参数。

固定DPI + set_size_inches

这种方法提供的像素大小略有错误，因此很难无缝缩放所有内容。

set_size_inches.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

w = int(sys.argv[1])
h = int(sys.argv[2])
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(w/fig.dpi, h/fig.dpi)
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(
    0,
    60.,
    'Hello',
    # Keep font size fixed independently of DPI.
    # https://stackoverflow.com/questions/39395616/matplotlib-change-figsize-but-keep-fontsize-constant
    fontdict=dict(size=10*h/fig.dpi),
)
plt.savefig(
    'set_size_inches.png',
    format='png',
)

运行：

./set_size_inches.py 431 231

输出：

set_size_inches.png PNG 430x231 430x231+0+0 8-bit sRGB 8078B 0.000u 0:00.000

因此高度略有偏移，并且图像：

如果我将其放大3倍，则像素大小也是正确的：

./set_size_inches.py 1291 693

输出：

set_size_inches.png PNG 1291x693 1291x693+0+0 8-bit sRGB 19798B 0.000u 0:00.000

但是我们从中了解到，要使这种方法很好地扩展，您需要使每个与DPI相关的设置都与英寸大小成比例。

在前面的示例中，我们仅使“ Hello”文本成比例，并且确实按预期将其高度保持在60到80之间。但是我们没有为此做的所有事情看起来都很微小，包括：

轴的线宽
刻度标签
点标记

SVG

我找不到如何为SVG图片设置它，我的方法仅适用于PNG，例如：

get_size_svg.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

height = int(sys.argv[1])
fig, ax = plt.subplots()
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig(
    'get_size_svg.svg',
    format='svg',
    dpi=height/fig.get_size_inches()[1]
)

运行：

./get_size_svg.py 431

，生成的输出包含：

<svg height="345.6pt" version="1.1" viewBox="0 0 460.8 345.6" width="460.8pt"

并指出：

get_size_svg.svg SVG 614x461 614x461+0+0 8-bit sRGB 17094B 0.000u 0:00.000

如果我在Chromium 86中将其打开，则浏览器调试工具的鼠标图像悬停时确认高度为460.79。

但是，当然，由于SVG是矢量格式，因此所有内容都应在理论上进行缩放，因此您可以转换为任何固定大小的格式而不会降低分辨率，例如：

inkscape -h 431 get_size_svg.svg -b FFF -e get_size_svg.png

给出确切的高度：

[！[在此处输入图片描述] [12]] [12]

我在这里使用Inkscape代替Imagemagick的convert，因为您还需要弄乱-density才能通过ImageMagick获得清晰的SVG大小：

在HTML上设置<img height=""也应该对浏览器有效。

在matplotlib == 3.2.2。上进行了测试

Answer 7

此解决方案适用于 matplotlib 版本 3.0.1、3.0.3 和 3.2.1。

def save_inp_as_output(_img, c_name, dpi=100):
    h, w, _ = _img.shape
    fig, axes = plt.subplots(figsize=(h/dpi, w/dpi))
    fig.subplots_adjust(top=1.0, bottom=0, right=1.0, left=0, hspace=0, wspace=0) 
    axes.imshow(_img)
    axes.axis('off')
    plt.savefig(c_name, dpi=dpi, format='jpeg')

因为 subplots_adjust 设置使轴填充图形，所以您不想指定 bbox_inches='tight'，因为在这种情况下它实际上会创建空白填充。当您有 1 个以上的子图时，此解决方案也有效。

Answer 8

plt.imsave为我工作。您可以在这里找到文档：https://matplotlib.org/3.2.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imsave.html

#file_path = directory address where the image will be stored along with file name and extension
#array = variable where the image is stored. I think for the original post this variable is im_np
plt.imsave(file_path, array)

指定并保存具有精确大小（以像素为单位）的图形

8 个答案: