如何将 Matplotlib 图转换为 PIL Image 对象（不保存图像）

正如标题所述，我正在尝试将fig to a PIL.Image。我目前可以通过首先保存来做到这一点fig到磁盘，然后使用打开该文件Image.open()但该过程花费的时间比预期的要长，我希望通过跳过本地保存步骤，速度会快一点。

这是我到目前为止所拥有的：

# build fig
figsize, dpi = self._calc_fig_size_res(img_height)
fig = plt.Figure(figsize=figsize)
canvas = FigureCanvas(fig)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(torch.from_numpy(S).flip(0), cmap = cmap)
fig.subplots_adjust(left = 0, right = 1, bottom = 0, top = 1)
ax.axis('tight'); ax.axis('off')

# export
fig.savefig(export_path, dpi = dpi)

# open image as PIL object
img = Image.open(export_path)

我在构建无花果后尝试这样做（它将在导出阶段之前）：

pil_img = Image.frombytes('RGB', canvas.get_width_height(), canvas.tostring_rgb())

但它没有显示整个图像。它看起来像是左上角的一部分，但它可能只是数据的奇怪表示——我正在使用频谱图，因此图像相当抽象。

EDIT # 2

PIL.Image.frombytes('RGB', 
fig.canvas.get_width_height(),fig.canvas.tostring_rgb())

与下面的 35/40ms 相比，大约需要 2ms。

这是迄今为止我能找到的最快的方法。

我今天也一直在看这个。

在 matplotlib 文档中 savefig 函数有这个。

pil_kwargsdict，可选传递的附加关键字参数 保存图形时到 PIL.Image.save 。仅适用于格式 使用 Pillow 保存的文件，即 JPEG、TIFF 和（如果关键字是 设置为非 None 值）PNG。

这一定意味着它在保存之前已经是一个 pil 图像，但我看不到它。

你可以按照这个

Matplotlib：将绘图保存到 numpy 数组 https://stackoverflow.com/questions/7821518/matplotlib-save-plot-to-numpy-array

将其放入 numpy 数组然后执行

PIL.Image.fromarray(array)

您可能需要使用数组将通道从 BGR 反转为 RGB[:, :, ::-1]

EDIT:

到目前为止我已经测试了每种方法。

import io
    
def save_plot_and_get():
    fig.savefig("test.jpg")
    img = cv2.imread("test.jpg")
    return PIL.Image.fromarray(img)
    
def buffer_plot_and_get():
    buf = io.BytesIO()
    fig.savefig(buf)
    buf.seek(0)
    return PIL.Image.open(buf)
    
def from_canvas():
    lst = list(fig.canvas.get_width_height())
    lst.append(3)
    return PIL.Image.fromarray(np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(),dtype=np.uint8).reshape(lst))

Results

%timeit save_plot_and_get()

每个循环 35.5 ms ± 148 µs（7 次运行的平均值 ± 标准差，每次 10 个循环）

%timeit save_plot_and_get()

每个循环 35.5 ms ± 142 µs（7 次运行的平均值 ± 标准差，每次 10 个循环）

%timeit buffer_plot_and_get()

每个循环 40.4 ms ± 152 µs（7 次运行的平均值 ± 标准差，每次 10 个循环）