如何将 plt.subplot 代码修改为单个图像？（在 Github GAN 代码中）答案

【问题标题】：How to revise the plt.subplot code to single image? ( In Github GAN code)如何将 plt.subplot 代码修改为单个图像？（在 Github GAN 代码中）
【发布时间】：2019-05-01 08:48:22
【问题描述】：

我正在使用来自 github 的代码 https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/blob/master/gan/gan.py

The demo code show 25 generated image in one single image file. 但我想将原始大小的每张图像打印为 png 文件。我尝试了几种方法，例如

plt.imshow()

或

cv2.imwrite()

但是，他们没有工作。如果没有子图图像，我无法打印正确的图像。

这是打印图像的部分：

def sample_images(self, epoch):
    r, c = 5, 5
    noise = np.random.normal(0, 1, (r * c, self.latent_dim))
    gen_imgs = self.generator.predict(noise)

    # Rescale images 0 - 1
    gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5
    fig, axs = plt.subplots(r, c)
    cnt = 0

    for i in range(r):
        for j in range(c):
            axs[i,j].imshow(gen_imgs[cnt, :,:,0], cmap='gray')
            axs[i,j].axis('off')
            cnt += 1
    fig.savefig("images/%d.png" % epoch)
    plt.close()

非常感谢。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib subplot

【解决方案1】：

您正在使用

创建一个包含 25 个子图的图形

fig, axs = plt.subplots(5, 5)

将其替换为fig, ax = plt.subplots() 以创建具有一组轴的图形。如果您希望 25 个图像中的每一个都在它自己的图中，这也需要进入循环内部。此外，您还需要将对savefig 的调用移动到循环中：

def sample_images(self, epoch):
    r, c = 5, 5
    noise = np.random.normal(0, 1, (r * c, self.latent_dim))
    gen_imgs = self.generator.predict(noise)

    # Rescale images 0 - 1
    gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5

    cnt = 0

    for i in range(r):
        for j in range(c):
            fig, ax = plt.subplots()
            ax.imshow(gen_imgs[cnt, :,:,0], cmap='gray')
            ax.axis('off')
            cnt += 1
            fig.savefig("images/%d.png" % epoch)
            plt.close()

【讨论】：