一、问题根源分析 #

你的代码里有三个核心问题导致保存的图像尺寸缩小、画质下降：

• 默认画布尺寸不匹配：plt.subplots()默认创建的画布是6x4英寸（对应432x288像素，72dpi），和你1026×824的原图尺寸完全不符，所有绘图内容都会被缩放到这个小画布上。
• 重复调用imshow与坐标轴设置冲突：你先设置了ax.imshow(img, extent=[0, 1024, 0, 768])，之后又调用了ax.imshow(img)，后者会覆盖前者的extent设置；同时你手动设置的xlim(0,1024)、ylim(0,768)和原图1026×824的像素范围不匹配，导致图像被裁剪或缩放。
• 保存时未指定匹配的dpi和尺寸：plt.savefig()默认使用画布的默认dpi（72），最终输出的像素尺寸就是画布英寸数×dpi，自然远小于原图。

二、修正后的代码 #

下面是调整后的代码，能保证保存的newimage.png和原图尺寸、画质一致：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载原图并获取关键参数
img = Image.open("./Python/img/img.png")
img_width, img_height = img.size
# 获取原图dpi（如果原图有记录的话，没有则手动指定，比如100）
img_dpi = img.info.get('dpi', (100, 100))[0]

# 创建和原图尺寸匹配的画布：figsize单位是英寸，计算方式为 像素尺寸/dpi
fig, ax = plt.subplots(figsize=(img_width/img_dpi, img_height/img_dpi), dpi=img_dpi)

# 绘制原图，不需要extent，让坐标轴匹配图像像素
ax.imshow(img)

# 绘制散点图，使用图像的像素坐标
x = [10, 300, 100, 400]
y = [100, 250, 450, 600]
scatter = ax.scatter(x, y, s=100, alpha=1)

# 保持y轴方向和图像一致（图像的y轴原点在左上角）
ax.invert_yaxis()
ax.xaxis.tick_top()

# 关闭坐标轴（如果不需要显示刻度的话，需要的话可以保留）
plt.axis('off')

# 保存图像时，指定dpi和避免额外边距
plt.savefig("./Python/img/newimage.png", dpi=img_dpi, bbox_inches='tight', pad_inches=0)
plt.show()

三、关键修改点说明 #

• 匹配画布尺寸：根据原图的像素尺寸和dpi计算画布的figsize，确保画布大小和原图完全一致。
• 移除重复的imshow调用：只调用一次ax.imshow(img)，避免覆盖设置。
• 保存参数优化：
  • dpi=img_dpi：确保保存时的分辨率和原图一致；
  • bbox_inches='tight'和pad_inches=0：去除matplotlib默认添加的边距，避免图像被裁剪。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vojtam