删除已保存图像周围的空白

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()

当前回答

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')

2020-12-27 19:06:34

其他回答

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)。

2019-08-14 15:59:01

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。

2018-11-15 00:19:13

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')

2020-12-27 19:06:34

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")

2022-08-04 06:41:10

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)

2019-09-20 02:05:42

删除已保存图像周围的空白

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