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如果你正在尋找一個庫來幫助你在 Python 中顯示圖像，那么你很幸運。Python 有許多不同的庫可用于顯示圖像。三個最受歡迎的庫是Pickel、Matplotlib 和 OpenCV。

到底應該選哪一個，還是看自己的個人喜好了。我喜歡并使用 OpenCV 而不是 Pillow 和 Matplotlib，因為 OpenCV 具有更多的功能。但是，我只在顯示圖像或進行批量圖像處理時使用 Pillow。當我想在 Jupyter Notebook中顯示圖像時，我使用 Matplotlib。

每個庫都有其獨特的優點和缺點，因此我們必須為手頭的任務選擇正確的庫。在本文中，我們將深入探索這些庫中的每一個，并向你展示如何充分利用每個庫。

我們將從查看 Pillow 開始。

由 Matthew Altenburg 和 AI 創建的 Pillow 標志

Pillow 是一個為圖像處理提供簡單方法的庫。它支持打開、操作和保存許多不同的圖像文件格式，非常適合批量圖像處理功能，例如圖像大小調整、旋轉和變換。

Pillow 易于安裝和使用。你可以使用 pip 安裝它：

pip install Pillow

然后要在新窗口中打開圖像，創建一個 python 腳本并運行：

from PIL import Image

img ＝ Image．open（＂path＿your＿file＿image．png＂）

img．show（）

就是這樣，三行代碼，我們已經使用 Pillow 庫打開了一個圖像。

接下來，我們來看看 Matplotlib。

由 Matthew Altenburg 和 AI 創建的 Matplotlib 徽標

Matplotlib 是一個綜合庫，用于在 Python 中創建靜態、動畫和交互式可視化，非常適合在 juypter Notebook中打開圖像。

讓我們從使用 pip 安裝 Matplotlib 開始：

pip install matplotlib

現在是在 jupyter notebook 中打開和顯示圖像的代碼

import matplotlib．pyplot as plt

import matplotlib．image as img

image ＝ img．imread（＇path＿to＿your＿image＿image．png＇）

plt．imshow（image）

plt．show（）

最后，OpenCV。

由 Matthew Altenburg 和 AI 創建的 OpenCV 徽標

OpenCV 是 Python 社區中歷史悠久的計算機視覺庫。它是開源的、免費的并且非常強大。因此，它成為我最喜歡的計算機視覺庫，因為你可以用它做很多事情。

我進行了很多計算機視覺項目，這是我的首選。但是，它并不適合所有人，因為它的缺點是安裝包很大，并且學習曲線較大，因此使用起來更具挑戰性。因此，僅當你有一個需要更多專業圖像處理和計算機視覺技術的大型項目時才使用 OpenCV。

讓我們從使用 pip 安裝 OpenCV 開始：

pip install opencv－python

如果你想在 Jupyter Notebook 中使用 OpenCV，你還需要安裝 opencv－contrib－python模塊。這可以使用以下命令完成：

pip install opencv－contrib－python

打開和顯示圖像的代碼很簡單：

import cv2

img ＝ cv2．imread（＂path＿to＿your＿image＿image．png＂， cv2．IMREAD＿COLOR）

cv2．imshow（＂Cute Kitens＂， img）

cv2．waitKey（0）

cv2．destroyAllWindows（）

       原文標題 : Python 3 顯示圖像的方法