删除已保存图像周围的空白区域

问题描述：

我需要拍摄一张图片，并在经过一些处理后保存。当我显示它时，该图看起来不错，但保存该图后，我在保存的图像周围出现了一些空白。我尝试了方法'tight'的选项savefig，也没有用。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()

我正在尝试使用 NetworkX 在图形上绘制基本图形并保存它。我意识到没有图形它也可以工作，但是当添加图形时，保存的图像周围会出现空白；

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()

解决方案 1：

bbox_inches="tight"您可以通过设置删除空白填充savefig：

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

您必须将参数作为bbox_inches字符串，也许这就是它之前对您不起作用的原因。

可能重复：

Matplotlib 图：删除轴、图例和空白

如何设置 matplotlib 图形的边距？

减少 matplotlib 图中的左右边距

解决方案 2：

我无法声称我确切地知道我的“解决方案”为何或如何起作用，但当我想将几个机翼剖面的轮廓（没有白色边缘）绘制到 PDF 文件时，我必须这样做。（请注意，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)

我尝试过停用此功能的不同部分，但这总是导致某处出现白色边缘。您甚至可能需要修改此功能，以防止图形边界附近的粗线因缺少边缘而被削掉。

解决方案 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，最终对我有用的只是

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。

解决方案 4：

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

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

解决方案 5：

最直接的方法是使用plt.tight_layout变换，这实际上是更可取的，因为它在使用时不会进行不必要的裁剪plt.savefig

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

但是，对于需要修改图形的复杂绘图，这可能不是最佳选择。如果是这种情况，请参阅Johannes S 的回答。plt.subplots_adjust

解决方案 6：

以下函数结合了上述 johannes 的回答。我已经使用plt.figure和plt.subplots()多个轴对其进行了测试，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')

解决方案 7：

这对我有用
plt.savefig(save_path,bbox_inches='tight', pad_inches=0, transparent=True)

解决方案 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)

解决方案 9：

我按照这个顺序操作，效果非常好。

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)

解决方案 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)

解决方案 11：

对于那些想要以像素而不是英寸为单位工作的人来说，这都是可行的。

此外，您还需要

from matplotlib.transforms import Bbox

然后您可以使用以下命令：

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)

解决方案 12：

因此解决方案取决于您是否调整子图。如果您指定 plt.subplots_adjust（顶部、底部、右侧、左侧），则您不想将 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尺寸（600x600 输入图像保存为 600x600 像素输出图像）。

如果您不关心输出图像大小的一致性，您可以省略 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。当您有多个子图时，它也有效（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') 

解决方案 13：

在 Jupyter 笔记本中，可以添加以下行：

%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")

解决方案 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)

解决方案 15：

我通常需要从 PDF 文件中裁剪空白以用于科学论文。调整 matplotlib 以真正删除所有空白从未完美起作用，并且会保留一些空白……如果您使用 pdflatex，则随附的 pdfcrop 可执行文件非常有用，可以删除导出图形中的空白。因此，在导出 PDF 后，pdfcrop 会删除剩余的空白。这是一个 Python 代码片段，用于使用 pdfcrop 自动裁剪您保存的图形。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)

解决方案 16：

这对我有用，可以保存用 imshow 绘制的 numpy 数组到文件

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()