im = ax.imshow(data, cmap='gray', vmin=0, vmax=255) # 显示图像 plt.show() 在上面的代码中,我们首先使用NumPy库生成了一个5x5的随机灰度图像。然后,我们创建了一个图像显示窗口,并使用imshow函数将图像显示出来。通过设置cmap参数为’gray’,我们指定了使用灰度颜色映射。最后,我们设置了vmin和
imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax=None,origin=None,extent=None,shape=None,filternorm=1,filterrad=4.0,imlim=None,resample=None,url=None,*,data=None,**kwargs) 参数说明: X:输入数据。可以是二维数组、三维数组、PIL图像对象、matplotlib路径对象等。
axs[1, 1].imshow(image4, cmap='gray') axs[1, 1].set_title('Image 4') # 调整子图之间的间距 plt.tight_layout() # 显示图像窗口 plt.show() 在上述代码中,我们首先创建了一个2x2的子图网格,然后分别在每个子图中使用imshow函数显示不同的图像数据。通过设置不同的标题和颜色分配,我们...
在Matplotlib的imshow函数中,可以通过设置特定值的颜色来实现对图像的颜色映射。具体来说,可以使用cmap参数来指定颜色映射表,使用norm参数来指定数据的归一化方式。 颜色映射表(cmap):颜色映射表定义了数值到颜色的映射关系。Matplotlib提供了多种内置的颜色映射表,如'viridis'、'jet'、'gray'等。不同的颜色映射表适用...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个灰度图像gray_image=np.random.rand(10,10)# 显示原始灰度图像和伪彩色图像fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,5))ax1.imshow(gray_image,cmap='gray')ax1.set_title('Original Grayscale Image - how2matplotlib.com')ax2.imshow(gray_im...
matplotlib.pyplot.imshow有一个cmap参数,用该参数来控制图像显示色彩。对于 RGB 或 RGBA 图像忽略该参数,即直接显示原图。而对于单通道的灰度图像,默认色彩是viridis(翠绿)。因此,设置 cmap 参数的值即可正确显示灰度图像,可接受的输入类型为字符串或者 Corlormap 对象。
cv2#cv2是BGR而不是RGB import numpy as np #这个库用于随机生成和矩阵运算 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('Fig0316(2)(2nd_from_top).tif')#用这个函数代替cv2.imread函数能使用含中文的文件名 image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) plt.imshow(image,cmap = 'gray') ...
plt.imshow() 可以直接显示 OpenCV 灰度图像,不需要格式转换,但需要使用 cmap=‘gray’ 进行参数设置。 plt.imshow() 可以使用 matplotlib 库中的各种方法绘图,如标题、坐标轴、插值等,详见 matploblib Document。 PyQt5 也使用 RGB 格式,因此在 PyQt5 中显示 OpenCV 彩色图像时,也要进行颜色空间转换。
223);plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray)plt.subplot(224);plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray_r)...
plt.imshow(im_data3,cmap='gray') [0.299,0.587,0.114]是固定值,人眼对绿色的敏感度最高,对红色的敏感度次之,对蓝色的敏感度最低,因此使用不同的权重将得到比较合理的灰度图像。实验和理论推导得出 0.299、 0.587、 0.114。