(追記) 一番簡単な方法(Pillow)

JupyterNotebookへの画像表示の方法には、下記の「IPython.display」「matplotlib」を使わずとも、pillowのImage.open(画像ファイルパス)で取得したイメージオブジェクトをセルにそのまま書けばOKでした…

# pillowをインポート
from PIL import Image

# 画像パス
filename = "なんとか.jpg"

# Pillowで開く
im = Image.open(filename)

# 表示
im

これだけで画像が表示される。

1. IPython.displayを使う

IPython というライブラリを使います。
JupyterNotebookがインストールされているならIPythonもインストールされていますので、すぐ使えます。

# インポート
from IPython.display import Image

# 画像ファイル名(パス)
file_name = "jimi.jpg"

# IPythonで画像の読み込みと表示
Image(file_name)

実行時の画像

f:id:chayarokurokuro:20200116070226j:plain

複数表示

IPython.displayを使って、画像をリストで与えてfor文で複数表示できるかな？

# IPythonをインポート
from IPython.display import Image

# 画像ファイル名(パス)
file_name_list = ["jimi.jpg", "t.png"]

# IPythonで画像の読み込みと表示
for file_name in file_name_list:
    Image(file_name)

出来ませんでした！
どうやら1枚ずつ指定での表示しか無理げ。
ですが、for文を使わずImage(file_name_list[1])とかでインデックスを指定すればイケた。

ネット上の画像urlからそのまま表示

IPythonでは画像のURLを指定すれば、そのまま表示できる。

# IPythonのインポート
from IPython.display import Image

# ネット画像のurlを直接開いて表示
Image(url= 'http://www.google.fr/images/srpr/logo3w.png')

実行時の画像

f:id:chayarokurokuro:20200116070341j:plain

(追記) ネット画像の保存

IPythonでネット画像を簡単に表示できても、保存するのはそれほど簡単にできない。
IPythonで取得したイメージオブジェクトをそのまま保存する方法は分からない。従ってrequestsモジュールで取得し保存する方法。

# ライブラリのインポート
import requests

# 画像のurl
url = "https://なんとか.jpg"

# 画像データの取得
r = requests.get(url, stream=True)

# 画像を保存
with open("保存名.jpg", "wb") as f:
    f.write(r.content)

作業ディレクトリに「保存名.jpg」で保存される。

その他にはマジックコマンドを使う方法。wgetやwget for windowsのようなコマンドが使えるなら一発。

!wget "https://ほにゃらら/なんとか.jpg"

で作業ディレクトリに「なんとか.jpg」が保存される。超簡単。

参考
Module: display — IPython 3.2.1 documentation

2.matplotlibを使う

これは画像の読み込みと表示の両方ともmatplotlibを使う方法です。
さきにpip install matplotlibなどでインストールします。

手順は

plt.imread()で画像を読み込み配列に変換
plt.imshow()に配列を渡して画像を表示

1.でNumpy配列に変換され、その配列オブジェクトを2.に渡すと画像表示されます。
imshow()にいきなり画像ファイルを渡すとTypeErrorが出ます。

# インポート
import matplotlib.pyplot as plt

# ファイル名、パス
file_name = "jimi.jpg"

# 画像を読込み配列変換し変数に格納
array_obj = plt.imread(file_name)

# 画像の表示
plt.imshow(array_obj)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x7dc2d24f10>

実行時の画像

画像表示にmatplotlibを使う場合は目盛りが自動でつきますね。
xticks([]), yticks([])やplt.axis('off')の文を追加するなどしてラベル表示を消すことができます。

%matplotlib inlineを書かずとも表示されました。必要だと書いてあるサイトもよくある。JupyterNotebookのバージョンの違いとかかな？

特に必要ありませんが、plt.imread(画像ファイル)で読み込んで作られたNumpy配列の型などを一応確認しておきます。

print("[オブジェクトの型] ",type(array_obj))
print("[配列の形状] ",array_obj.shape)
print("[配列の次元] ",array_obj.ndim)
print("[全要素数] ",array_obj.size)
print("[要素の型] ",array_obj.dtype)

[オブジェクトの型]  <class 'numpy.ndarray'>
[配列の形状]  (498, 385, 3)
[配列の次元]  3
[全要素数]  575190
[要素の型]  uint8

(追記)
OpenCVを使う場合、cv2.imread(画像パス)で読み込んだオブジェクトもNumpyのndarray型です。その表示方法もこれと同じやり方でできます。ただしOpenCVは色チャンネルがBGRになっていて色の表示が元画像と異なるので注意。詳しくはcvtColorとBGR2RGBで検索ください。

2.2 画像の複数表示

上の方法では画像が1枚しか表示できませんが、複数を並べて表示する方法もあります。グラフを並べて表示するのと同じ。
たとえば以下の通り。

# インポート
import matplotlib.pyplot as plt

# ファイル名、パス
file_name_list = ["jimi.jpg" ,"gyouretsu.png"]

# 複数画像を読み込み配列変換
for i, file_name in enumerate(file_name_list):    
    array_obj = plt.imread(file_name)
    
    # 複数画像表示
    plt.figure()
    plt.subplot(2,1, i+1)
    plt.imshow(array_obj)