继之前搭建了Python+OpenCV的工作环境后，开始了Python环境下的图像处理尝试。
Matplotlib是一个Python下的图形框架，可以很方便地进行图形化显示。可以说是做图像处理和数据分析必装的库。
但就是这个库的使用过程中，遇到了一个奇怪的问题。
1. 现象
在virtualenv建立的虚拟环境中，无法用matplotlib来显示图像。程序运行正常，没有任何错误信息，也可以保存图像，但无法在交互模式中将图像显示在屏幕上。
但换到本机环境中就可以正常显示。
2. 原因
查了好久，大体确认是matplotlib的backend（后端）设置有问题。
关于什么是matplotlib的后端，请参考官方文档。简单地理解，后端就是一个渲染器，用于将前端代码渲染成我们想要的图像。
我们可以查看一下目前的后端设置。
(cv)lai@Chen:~/work/cv$ python
Python 3.4.3+ (default, Oct 14 2015, 16:03:50)
[GCC 5.2.1 20151010] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.get_backend()
'agg'
目前是agg，但为了正确将图像显示在屏幕上，需要设置为TkAgg。
3. 解决办法
首先安装几个依赖库。
$ sudo apt-get install tcl-dev tk-dev python-tk python3-tk
然后进入虚拟环境，用pip卸载已经安装的matplotlib库。
$ pip uninstall matplotlib
然后重新安装matplotlib。
$ pip install matplotlib
参考的解决方案中是通过下载源码来重新编译安装matplotlib，但我发现直接安装预编译的版本也可以实现。
再来看一下目前的后端设置。
(cv)lai@Chen:~/work/cv$ python
Python 3.4.3+ (default, Oct 14 2015, 16:03:50)
[GCC 5.2.1 20151010] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.get_backend()
'TkAgg'
后端设置已经被改过来了。
4. 测试
使用如下测试代码，用于同时显示原始图片和快速傅里叶变换后的结果。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('apple.jpg', 0)
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
magnitude_spectrum = 20 * \
np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))
plt.subplot(121).imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122).imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.savefig('a.png', format='png')
plt.show()
显示结果如下：
运行结果
matplotlib可以正确地在屏幕上显示图像了。
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