删除已保存图像周围的空白

Question

我需要拍摄图像并在经过一些处理后保存它。当我显示它时，该图看起来很好，但保存该图后，我在保存的图像周围有一些空白。我已经尝试过

'tight'

方法的

savefig

选项，也不起作用。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()

我正在尝试在图形上使用 NetworkX 绘制基本图形并保存。我意识到没有图表它也能工作，但是当添加图表时，我在保存的图像周围出现空白；

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()

Answer 1

您可以通过在

bbox_inches="tight"

中设置

savefig

来删除空白填充：

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

您必须将参数作为字符串放入

bbox_inches

，也许这就是它之前对您不起作用的原因。

---

可能的重复：

Matplotlib 绘图：删除轴、图例和空格

如何设置 matplotlib 图形的边距？

减少 matplotlib 图中的左右边距

Answer 2

我不能声称我确切地知道我的“解决方案”的工作原理或原理，但这就是当我想将几个机翼剖面的轮廓（没有白边距）绘制到 PDF 文件时我必须做的。 （请注意，我在 IPython 笔记本中使用了 matplotlib，并带有 -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)

我尝试停用其中的不同部分，但这总是会导致某个地方出现白边。您甚至可以对此进行修改，以防止接近图形极限的脂肪线因缺乏边距而被剃掉。

Answer 3

在尝试了上述答案但没有成功（以及大量其他堆栈帖子）之后，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，这不包括 bbox 或 padding 参数。

Answer 4

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

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

Answer 5

以下函数合并了上面 johannes-s 的答案。我已经用

plt.figure

和

plt.subplots()

与多个轴进行了测试，效果很好。

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')

Answer 6

这对我有用

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

Answer 7

最直接的方法是使用

plt.tight_layout

变换，这实际上更可取，因为它在使用

plt.savefig

时不会进行不必要的裁剪

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

但是，对于修改图形的复杂绘图来说，这可能并不可取。如果是这种情况，请参阅 Johannes S 的回答，其中使用

plt.subplots_adjust

。

Answer 8

我发现以下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)

Answer 9

我遵循了这个顺序，它就像一个魅力。

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)

Answer 10

我发现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)

Answer 11

对于任何想要以像素而不是英寸为单位工作的人来说，这都可以。

加上您通常还需要的

from matplotlib.transforms import Bbox

然后您可以使用以下内容：

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)

Answer 12

所以解决办法取决于你是否调整子图。如果您指定 plt.subplots_adjust (top、bottom、right、left)，您不希望将 bbox_inches='tight' 的 kwargs 与 plt.savefig 一起使用，因为它会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暗度（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，只需将 bbox_inches='tight' 和 pad_inches=0 kwargs 与 plt.savefig 一起使用。

此解决方案适用于 matplotlib 版本 3.0.1、3.0.3 和 3.2.1。当您有超过 1 个子图时它也适用（例如 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') 

Answer 13

在 Jupyter 笔记本中，可以添加这一行：

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

这是一个最小的例子

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")

Answer 14

你可以试试这个。它解决了我的问题。

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

Answer 15

我通常需要从 PDF 文件中裁剪空白以获取科学论文。调整 matplotlib 以真正删除所有空白从来没有完美地工作过，并且仍然存在一些空白...... 如果您使用 pdflatex，包含的 pdfcrop 可执行文件被证明对于从导出的图形中删除空格非常有用。因此，导出 PDF 后，pdfcrop 会删除剩余的空白。下面是一个使用 pdfcrop 自动裁剪保存的图形的 Python 代码片段。只需调用函数而不是 plt.savefig:

import subprocess
import os

def save_and_crop(path, *args, **kwargs):
    filename, file_extension = os.path.splitext(path)
    plt.savefig(path, *args, **kwargs)
    if file_extension == ".pdf":
        cropped_path = filename + "_cropped" + file_extension
        subprocess.run(["pdfcrop", path, cropped_path], stdout=subprocess.DEVNULL)

Answer 16

这对我来说很有效，可以将用 imshow 绘制的 numpy 数组保存到文件中

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()