如何将 Matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象？

Matplotlib 是 Python 比较常用的绘图库，而 PIL(Python Imaging Library) 是处理图像的 Python 库之一。有时候我们需要将 Matplotlib 绘制出来的图形，转换为 PIL 图像对象，以便于在其他场合中使用。

本文将详细介绍如何将 Matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象。

1. 绘制 Matplotlib 图形

在将 Matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象之前，我们需要先进行一些图形绘制。

以下是一个简单的 Matplotlib 图形绘制示例代码，绘制了一张带有格子线的二维矩阵图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义矩阵
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制格子线
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

# 绘制矩阵
plt.imshow(data, cmap='gray')

# 显示图形
plt.show()

运行该代码，将会弹出一个 Matplotlib 绘制的图形窗口

2. 将 Matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象

将 Matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象的过程，是通过对 Matplotlib 绘图进行截屏，然后将截屏得到的图像，转换为 PIL 图像对象。

在 Python 中，有多种方式可以将屏幕截图保存为图像文件，比如使用 Pillow 库中的 ImageGrab 模块。但是，这样会先将截屏的图像保存到本地文件中，再从文件中读取为 PIL 图像对象。这样多了一步文件操作，也会增加 IO 操作的时间。而且在某些情况下，我们并不需要将截屏的图像先保存到本地文件中。

这时，我们可以使用 Matplotlib 库中的 canvas（画布）对象，将绘制好的 Matplotlib 图形直接截屏为 PIL 图像对象。其步骤如下：

首先，获取当前绘图后的画布对象：plt.gcf().canvas；
接着，获取当前画布的尺寸，即绘图区域的大小：canvas.get_width_height()；
然后，使用 canvas.copy_from_bbox() 方法对画布进行截屏；
最后，使用 canvas.tostring_rgb() 方法将截屏所得到的 RGB 像素信息，转换为二进制数据流；
再使用 PIL 库中的 Image.frombytes() 方法，将二进制数据流转换为 PIL 图像对象。

以下是将 Matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象的完整代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 定义矩阵
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制格子线
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

# 绘制矩阵
plt.imshow(data, cmap='gray')

# 获取当前画布的对象和尺寸
canvas = plt.gcf().canvas
width, height = canvas.get_width_height()

# 截屏
screenshot = canvas.copy_from_bbox((0, 0, width, height))

# 转换为 PIL 图像对象
pil_image = Image.frombytes("RGB", (width, height), screenshot.tostring_rgb())

3. 使用 PIL 图像对象

将 Matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象之后，我们就可以像处理其他 PIL 图像一样，对其进行各种操作了。比如，可以将 PIL 图像转换为 OpenCV 格式的图像，在计算机视觉等方面进行深入应用。

以下是将 PIL 图像转换为 OpenCV 格式的图像示例代码：

import cv2

# 将 PIL 图像转换为 OpenCV 格式的图像
opencv_image = cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 显示图像
cv2.imshow('image', opencv_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里，我们先将 PIL 图像通过 np.array 方法转换为 numpy 数组格式，然后使用 OpenCV 库提供的 cv2.cvtColor 方法，将 RGB 格式的 PIL 图像转换为 BGR 格式的 OpenCV 图像。

最后，使用 OpenCV 库提供的 cv2.imshow 和 cv2.waitKey 方法，将图像显示在一个窗口中。