python代码1 （使用时注意dataFile = r'matlab3.mat'（文件名）、a=data['f']（matlab标签）
import cv2
import scipy.io as scio
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdataFile = r'matlab3.mat' # 单个的mat文件
data = scio.loadmat(dataFile)
print(type(data))
#print (data['data'])
# 由于导入的mat文件是structure类型的，所以需要取出需要的数据矩阵
a=data['f']
# 取出需要的数据矩阵# 数据矩阵转图片的函数
def MatrixToImage(data):data = data*255new_im = Image.fromarray(data.astype(np.uint8))return new_imnew_im = MatrixToImage(a)
plt.imshow(a, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
new_im.show()
new_im.save('matlab3.png') # 保存图片python代码2
import cv2
import scipy.io as scio
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdataFile = r'data_2.mat' # 单个的mat文件
data = scio.loadmat(dataFile)
print(type(data))
# print (data['data'])
# 由于导入的mat文件是structure类型的，所以需要取出需要的数据矩阵
a=data['data']
# 取出需要的数据矩阵# 数据矩阵转图片的函数
def MatrixToImage(data):data = data*255new_im = Image.fromarray(data.astype(np.uint8))return new_imnew_im = MatrixToImage(a)
plt.imshow(a, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
new_im.show()
new_im.save('data_2.bmp') # 保存图片
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