img = mpimg.imread('grayscale_image.png') 请注意,你需要将’grayscale_image.png’替换为你要显示的灰度图像的文件名。该图像应为灰度图像,而不是彩色图像。步骤3:显示灰度图像 plt.imshow(img, cmap='gray') 在这里,我们使用’gray’作为cmap参数的值,以确保图像以灰度模式显示。步骤4:显示图像并保持窗口...
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...
如果你有一个灰度图像文件(如JPEG、PNG等),可以使用Pillow库来读取它。 使用Matplotlib的imshow函数显示图像: imshow函数是Matplotlib中用于显示图像的主要函数。 设置imshow函数参数以正确显示灰度图: 为了正确显示灰度图像,你需要设置cmap参数为'gray'。此外,你还可以设置vmin和vmax参数来控制图像显示的亮度范围。 调用Ma...
N)) cmap_gray = grayscale_cmap(cmap_name) grayscale = cmap_gray(np.arange(cmap_gray.N)) fig, ax = plt.subplots(2, figsize=(6, 2), subplot_kw=dict(xticks=[], yticks=[])) ax[0].imshow([colors], extent=[0, 10, 0, 1]) ax[1].imshow([grayscale], extent=[0, 10, 0,...
默认的cmap颜色映射值是:virudis。 可视化的效果如下: 第一行就是viridis类型,可以看到它是蓝绿黄渐变的一个颜色。对应灰度图就是,灰度值0对应最左边蓝色。灰度值255对应最右边黄色。 官方文档中还有一句话,如果要显示灰度图,将cmap值设定为gray。
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个简单的灰度图像data=np.random.rand(10,10)# 使用灰度色彩映射绘制图像plt.imshow(data,cmap='gray')plt.colorbar(label='Gray Scale')plt.title('How2matplotlib.com: Simple Grayscale Image')plt.show() ...
cmap=grayscale_cmap(cmap) grayscale=cmap(np.arange(cmap.N)) fig, ax= plt.subplots(2, figsize=(6,2), subplot_kw=dict(xticks=[], yticks=[])) ax[0].imshow([colors], extent=[0,10,0,1]) ax[1].imshow([grayscale], extent=[0,10,0,1]) ...
grayscale = cmap(np.arange(cmap.N)) fig, ax = plt.subplots(2, figsize=(6, 2), subplot_kw=dict(xticks=[], yticks=[])) ax[0].imshow([colors], extent=[0, 10, 0, 1]) ax[1].imshow([grayscale], extent=[0, 1...
grayscale = cmap(np.arange(cmap.N)) fig, ax = plt.subplots(2, figsize=(6, 2), subplot_kw=dict(xticks=[], yticks=[])) ax[0].imshow([colors], extent=[0, 10, 0, 1]) ax[1].imshow([grayscale], extent=[0, 10, 0, 1]) ...
可以非常方便地创建2D图表和一些基本的3D图表image_path = r'C:\Users\dingshuai\Desktop\py\Read_image\20200925210632.png'#定义路径img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_GRAYSCALE)#读入图像plt.imshow(img,'gray')#前边是读取的图像,后边是各种参数plt.xticks([]), plt.yticks([])#去掉VY轴plt....