HOWTO · Matplotlib

Matplotlib で画像をグレースケールで表示する方法

この記事では、Matplotlib を使ってグレースケール画像を表示します。方法について説明します。Matplotlib を使ってグレースケール画像を表示します。には、パラメータ cmap をグレーに、vmin を 0 に、vmax を 255 に設定した matplotlib.pyplot.imshow()を使用します。

著者 Suraj Joshi公開日 2020-11-08更新日 2026-11-02

このページの内容

Matplotlib を用いてグレースケールの画像を表示します。には、matplotlib.pyplot.imshow() を用います。パラメータ cmap を 'gray' に設定し、vmin を 0 に設定し、vmax を 255 に設定します。

Matplotlib で `matplotlib.pyplot.imshow()` を使用して画像をグレースケールで表示する

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)

例 Matplotlib 画像をグレースケールで表示する

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()

出力：

Matplotlib は画像をグレースケールで表示する

このメソッドは matplotlib.image モジュールの imread() 関数を用いて RGB 画像である画像 lena.jpg を読み込みます。画像をグレースケールとして表示します。には、1つのカラーチャンネルが必要です。そこで次のステップでは、1つのカラーチャンネルだけを取り、cmap を 'gray'、vmin を 0、vmax を 255 に設定して plt.imshow() メソッドを使って画像を表示します。

最後に、show() メソッドを用いて画像をグレースケールで表示します。ウィンドウを表示します。上記のスクリプトを実行するには、現在の作業ディレクトリに lena.jpg がなければならません。

RGB 画像をグレースケール画像に変換するには、1つのカラーチャンネルだけを取るのは適切な方法ではありません。これらのアルゴリズムは、利用可能なほとんどすべての一般的な画像処理ライブラリに実装されています。以下に、PIL を用いた例を示します。

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()

出力：

Matplotlib による画像モジュールを用いたグレースケール画像の表示

ここでは、現在の作業ディレクトリにある画像 lena.jpg を open() 関数で読み込み、'L' を引数として convert() メソッドを用いて画像をグレースケールに変換します。その後、グレースケール画像を NumPy 配列に変換し、imshow() メソッドを用いて画像を表示します。

Matplotlib で2次元配列をグレースケールで表示する

上記の例は画像ファイルをディスクから読み込みます。imshow() は、プログラム自体が作成した2次元配列でも同じように動作します。NumPy で配列を作成し、cmap を "gray" に設定して imshow() に渡し、vmin と vmax を配列自体の最小値と最大値に設定することで、データの全範囲が黒から白へ対応付けられます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Build a two-dimensional array of grayscale values in code
x = np.linspace(0, 255, 16)
y = np.linspace(0, 255, 12)
data = (x[np.newaxis, :] + y[:, np.newaxis]) / 2

plt.imshow(data, cmap="gray", vmin=data.min(), vmax=data.max())
plt.colorbar(label="Pixel value")
plt.title("Two-dimensional array displayed in grayscale")
plt.show()