我需要采取的图像,并保存后,一些过程。当我显示图形时,它看起来很好,但保存图形后,在保存的图像周围有一些空白。我已经尝试了savefig方法的“紧”选项,也没有工作。代码:

  import matplotlib.image as mpimg
  import matplotlib.pyplot as plt

  fig = plt.figure(1)
  img = mpimg.imread("image.jpg")
  plt.imshow(img)
  ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

  extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
  plt.savefig('1.png', bbox_inches=extent)

  plt.axis('off') 
  plt.show()

我试图通过在图形上使用NetworkX绘制一个基本图形并保存它。我意识到,如果没有图形,它也可以工作,但当添加图形时,我在保存的图像周围留下了空白;

import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(1, 2)
pos = {1:[100, 120], 2:[200, 300], 3:[50, 75]}

fig = plt.figure(1)
img = mpimg.imread("image.jpg")
plt.imshow(img)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

nx.draw(G, pos=pos)

extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig('1.png', bbox_inches=extent)

plt.axis('off') 
plt.show()

你可以通过在savefig中设置bbox_inch ="tight"来移除空白填充:

plt.savefig("test.png",bbox_inches='tight')

你必须把bbox_inch的参数作为一个字符串,也许这就是为什么它之前对你不起作用的原因。


可能的重复:

Matplotlib图:删除轴,图例和空白

如何设置matplotlib图的边距?

减少matplotlib图的左右边距


我不能说我确切地知道为什么或我的“解决方案”是如何工作的,但这是我必须做的,当我想要绘制一对夫妇的轮廓翼翼部分-没有白边距-到一个PDF文件。 (注意,我在IPython笔记本中使用了matplotlib,带有-pylab标志。)

plt.gca().set_axis_off()
plt.subplots_adjust(top = 1, bottom = 0, right = 1, left = 0, 
            hspace = 0, wspace = 0)
plt.margins(0,0)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.savefig("filename.pdf", bbox_inches = 'tight',
    pad_inches = 0)

我已经尝试停用不同的部分,但这总是导致一个白色边缘的地方。您甚至可以修改它,以保持胖线附近的数字限制,以避免由于缺乏边距而被剃除。


我从Arvind Pereira (http://robotics.usc.edu/~ampereir/wordpress/?p=626)上找到了一些东西,似乎对我有用:

plt.savefig(filename, transparent = True, bbox_inches = 'tight', pad_inches = 0)

这适用于我保存一个numpy数组绘制的imshow文件

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img) # your image here
plt.axis("off")
plt.subplots_adjust(top = 1, bottom = 0, right = 1, left = 0, 
        hspace = 0, wspace = 0)
plt.savefig("example2.png", box_inches='tight', dpi=100)
plt.show()

我发现下面的代码非常适合这项工作。

fig = plt.figure(figsize=[6,6])
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data)
ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
ax.set_frame_on(False)
plt.savefig('data.png', dpi=400, bbox_inches='tight',pad_inches=0)

在尝试了上面的答案都没有成功之后(还有很多其他的帖子),最终对我有用的是

plt.gca().set_axis_off()
plt.subplots_adjust(top = 1, bottom = 0, right = 1, left = 0, 
            hspace = 0, wspace = 0)
plt.margins(0,0)
plt.savefig("myfig.pdf")

重要的是,它不包括bbox或padding参数。


我按照这个顺序做,效果很好。

plt.axis("off")
fig=plt.imshow(image array,interpolation='nearest')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.savefig('destination_path.pdf',
    bbox_inches='tight', pad_inches=0, format='pdf', dpi=1200)

下面的函数包含了上面的johannes答案。我已经用plt测试过了。图和plt.subplots()与多个轴,它工作得很好。

def save(filepath, fig=None):
    '''Save the current image with no whitespace
    Example filepath: "myfig.png" or r"C:\myfig.pdf" 
    '''
    import matplotlib.pyplot as plt
    if not fig:
        fig = plt.gcf()

    plt.subplots_adjust(0,0,1,1,0,0)
    for ax in fig.axes:
        ax.axis('off')
        ax.margins(0,0)
        ax.xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
        ax.yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
    fig.savefig(filepath, pad_inches = 0, bbox_inches='tight')

我发现的一个更简单的方法是使用plt。imsave:

    import matplotlib.pyplot as plt
    arr = plt.imread(path)
    plt.imsave('test.png', arr)

最直接的方法是使用plt。Tight_layout转换实际上更可取,因为它在使用plt.savefig时不会做不必要的裁剪

import matplotlib as plt    
plt.plot([1,2,3], [1,2,3])
plt.tight_layout(pad=0)
plt.savefig('plot.png')

然而,这可能不适用于修改图形的复杂图。参考Johannes S使用plt的答案。Subplots_adjust(如果是这样的话)。


对于任何想要以像素而不是英寸为单位工作的人来说,这是可行的。

另外还有你需要的东西

from matplotlib.transforms import Bbox

然后你可以使用以下语句:

my_dpi = 100 # Good default - doesn't really matter

# Size of output in pixels
h = 224
w = 224

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(w/my_dpi, h/my_dpi), dpi=my_dpi)

ax.set_position([0, 0, 1, 1]) # Critical!

# Do some stuff
ax.imshow(img)
ax.imshow(heatmap) # 4-channel RGBA
ax.plot([50, 100, 150], [50, 100, 150], color="red")

ax.axis("off")

fig.savefig("saved_img.png",
            bbox_inches=Bbox([[0, 0], [w/my_dpi, h/my_dpi]]),
            dpi=my_dpi)


你可以试试这个。这解决了我的问题。

import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread("src.png")
mpimg.imsave("out.png", img, cmap=cmap)

这对我很有效 plt。savefig(save_path,bbox_inch ='tight', pad_inch =0, transparent=True)


所以解决方案取决于你是否调整子图。如果你指定了plt。Subplots_adjust(上,下,右,左),你不希望使用kwargs的bbox_inch ='tight'与plt。Savefig,因为它自相矛盾地创建空白填充。它还允许您将图像保存为与输入图像相同的亮度(600x600输入图像保存为600x600像素输出图像)。

如果你不关心输出图像大小的一致性,你可以省略plt。Subplots_adjust属性,只需使用bbox_inch ='tight'和pad_inch =0 kwargs与plt.savefig。

此解决方案适用于matplotlib 3.0.1、3.0.3和3.2.1版本。当你有一个以上的子情节时,它也适用。plt.subplots(2, 2,……)。

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') 

在Jupyter笔记本中,可以添加这一行:

%config InlineBackend.print_figure_kwargs = {'pad_inches':0}

下面是一个简单的例子

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

%config InlineBackend.print_figure_kwargs = {'pad_inches':0}

fig, ax = plt.subplots()
ax.axis("off")
ax.imshow(np.fromfunction(lambda i, j: np.sin(j), (15, 15)), cmap="YlGnBu")