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matplotlib是python图像处理中让人又爱又恨的库。最近遇到了需要获取plt图像数据的需求，本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。
众所周知，这个库处理图像会出现内存泄漏的问题，原想着将plt的图转出来用opencv存就好了，然而并没有，牢骚完毕。
转换思路
总体分为两步完成目标：
- 将plt或fig对象转为argb string的对象
- 将argb string对象图像转为array 或 Image
步骤一
区分对象为plt和fig的情况，具体使用哪种根据对象类型确定
转换plt对象为argb string编码对象
代码在plt对象中构建了图像内容，生成了plt图像，但还没有savefig 和 show：
例如：
plt.figure() plt.imshow(img)
# 引入 FigureCanvasAgg
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
# 引入 Image
import PIL.Image as Image
# 将plt转化为numpy数据
canvas = FigureCanvasAgg(plt.gcf())
# 绘制图像
canvas.draw()
# 获取图像尺寸
w, h = canvas.get_width_height()
# 解码string 得到argb图像
buf = np.fromstring(canvas.tostring_argb(), dtype=np.uint8)
转换fig对象为argb string编码对象
以 matplotlab 的 fig 对象为目标，获取 argb string编码图像
# 引入 Image
import PIL.Image as Image
# 绘制图像
fig.canvas.draw()
# 获取图像尺寸
w, h = fig.canvas.get_width_height()
# 获取 argb 图像
buf = np.fromstring(fig.canvas.tostring_argb(), dtype=np.uint8)
步骤二
转换argb string编码对象为PIL.Image或numpy.array图像
此时的argb string不是我们常见的uint8 w h rgb的图像，还需要进一步转化
# 重构成w h 4(argb)图像
buf.shape = (w, h, 4)
# 转换为 RGBA
buf = np.roll(buf, 3, axis=2)
# 得到 Image RGBA图像对象 (需要Image对象的同学到此为止就可以了)
image = Image.frombytes("RGBA", (w, h), buf.tostring())
# 转换为numpy array rgba四通道数组
image = np.asarray(image)
# 转换为rgb图像
rgb_image = image[:, :, :3]