如何在 Matplotlib 中以灰度顯示影象

Suraj Joshi 2023年1月30日
  1. matplotlib.pyplot.imshow()
  2. 示例。Matplotlib 以灰度顯示影象
如何在 Matplotlib 中以灰度顯示影象

要使用 Matplotlib 顯示灰度影象,我們使用 matplotlib.pyplot.imshow(),引數 cmap 設定為'grayvmin 設定為 0vmax 設定為 255,預設情況下 cmapvminvmax 的值設定為 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 以灰度顯示影象

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()

輸出:

Matplotlib 顯示灰度影象

本方法使用 matplotlib.image 模組中的 imread() 函式讀取影象 lena.jpg,它是一個 RGB 影象。要把影象顯示為灰度,我們只需要一個顏色通道。所以下一步,只需要一個顏色通道,使用 plt.imshow() 方法顯示影象,cmap 設定為'grayvmin 設定為 0vmax 設定為 255

最後,我們使用 show() 方法顯示一個視窗,以灰度顯示影象。要執行上面的指令碼,我們必須在當前工作目錄下有 lena.jpg

只取一個顏色通道並不是將 RGB 影象轉換為灰度影象的合適方式,因為我們有特定的演算法來提高轉換效率。這些演算法幾乎在所有流行的影象處理庫中都可以實現。下面,演示一個使用 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()

輸出:

Matplotlib 使用影象模組以灰度顯示影象

在這裡,我們使用 open() 函式讀取當前工作目錄中的影象 lena.jpg,然後使用 convert() 方法以'L'為引數將影象轉換為灰度影象。之後,我們將灰度影象轉換為 NumPy 陣列,並使用 imshow() 方法顯示影象。

作者: Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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