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vmax参数为...
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。
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.show() 可见,对比度明显提高 解决办法:在plt.imshow函数后加入vmin=0, vmax=255属性 import cv2#cv2是BGR...
1importmatplotlib.pyplot as plt2plt.imshow(x,cmap) x表示要显示的图片变量,cmap为颜色图谱,默认为RGB(A)颜色空间,也可以指定,gray是灰度图 1plt.imshow(img,'gray') 在窗口上绘制完这个图片后,如果要把窗口显示出来,就调用plt.show() 但在notebook中也可以不写这个语句,会自动显示窗口 具体用法见:https:/...
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。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一个随机的灰度图像 image = np.random.random((100, 100)) # 显示图像并使用灰度映射 plt.imshow(image, cmap='gray') plt.colorbar() # 添加颜色条 plt.show() 除了灰度映射,还可以使用其他的颜色映射来编码图像的特定属性。例如,可以使...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline img = np.zeros((20, 20)) plt.imshow(img, cmap='gray') # displays an all-black image as expected img2 = img + 255 plt.imshow(img2, cmap='gray') # displays an all-black image - should be all white? img2[2...
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。
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...
plt.imshow(I, cmap='gray')#采用灰度配色的图形 1. 2. 3. 效果图 matplotlib所有可用的配色方案都在plt.cm命名空间中。在jupyter里通过Tab键就可以查看所有的配置方案:plt.cm<TAB> 选择配色方案 有了这么多能够选择的配色方案只是第一步,重要的是如何确定用那种方案。一般情况下我们只需要关注三种不同的配色...