如何在 Matplotlib 中以灰度显示图像
Suraj Joshi
2023年1月30日
2020年11月7日
要使用 Matplotlib
显示灰度图像,我们使用 matplotlib.pyplot.imshow()
,参数 cmap
设置为'gray
,vmin
设置为 0
,vmax
设置为 255
,默认情况下 cmap
、vmin
和 vmax
的值设置为 None
。
matplotlib.pyplot.imshow()
matplotlib.pyplot.imshow(X,
cmap=None,
norm=None,
aspect=None,
interpolation=None,
alpha=None,
vmin=None,
vmax=None,
origin=None,
extent=None,
shape=<deprecated parameter>,
filternorm=1,
filterrad=4.0,
imlim=<deprecated parameter>,
resample=None,
url=None,
*,
data=None,
**kwargs)
示例。Matplotlib 以灰度显示图像
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
image = img.imread('lena.jpg')
plt.imshow(image[:,:,1], cmap='gray', vmin = 0, vmax = 255,interpolation='none')
plt.show()
输出:
本方法使用 matplotlib.image
模块中的 imread()
函数读取图像 lena.jpg
,它是一个 RGB 图像。要把图像显示为灰度,我们只需要一个颜色通道。所以下一步,只需要一个颜色通道,使用 plt.imshow()
方法显示图像,cmap
设置为'gray
,vmin
设置为 0
,vmax
设置为 255
。
最后,我们使用 show()
方法显示一个窗口,以灰度显示图像。要运行上面的脚本,我们必须在当前工作目录下有 lena.jpg
。
只取一个颜色通道并不是将 RGB 图像转换为灰度图像的合适方式,因为我们有特定的算法来提高转换效率。这些算法几乎在所有流行的图像处理库中都可以实现。下面,演示一个使用 PIL
的示例。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
image=Image.open('lena.jpg')
gray_image=image.convert('L')
gray_image_array=np.asarray(gray_image)
plt.imshow(gray_image_array,cmap='gray', vmin = 0, vmax = 255)
plt.show()
输出:
在这里,我们使用 open()
函数读取当前工作目录中的图像 lena.jpg
,然后使用 convert()
方法以'L'
为参数将图像转换为灰度图像。之后,我们将灰度图像转换为 NumPy 数组,并使用 imshow()
方法显示图像。
Author: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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