當您需要對保存的圖進行像素間比較時，這對于單元測試等來說是一個方便的技巧。

一種方法是使用dtype fig.canvas.tostring_rgb，然后numpy.fromstring使用它。也有其他方法，但這是我傾向于使用的方法。

例如

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Make a random plot...

fig = plt.figure()

fig.add_subplot(111)

# If we haven't already shown or saved the plot, then we need to

# draw the figure first...

fig.canvas.draw()

# Now we can save it to a numpy array.

data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')

data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))

有人提出這樣的方法

np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')

當然，此代碼有效。但是，輸出numpy數組圖像的分辨率太低。

我的提案代碼是這個。

import io

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# plot sin wave

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

x = np.linspace(-np.pi, np.pi)

ax.set_xlim(-np.pi, np.pi)

ax.set_xlabel("x")

ax.set_ylabel("y")

ax.plot(x, np.sin(x), label="sin")

ax.legend()

ax.set_title("sin(x)")

# define a function which returns an image as numpy array from figure

def get_img_from_fig(fig, dpi=180):

    buf = io.BytesIO()

    fig.savefig(buf, format="png", dpi=180)

    buf.seek(0)

    img_arr = np.frombuffer(buf.getvalue(), dtype=np.uint8)

    buf.close()

    img = cv2.imdecode(img_arr, 1)

    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    return img

# you can get a high-resolution image as numpy array!!

plot_img_np = get_img_from_fig(fig)

此代碼運行良好。

如果在dpi參數上設置較大的數字，則可以將高分辨率圖像作為numpy數組獲得。