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...
使用imshow 函数: 使用matplotlib.pyplot 中的imshow 函数来显示图像。 设置imshow 函数的 cmap 参数为 'gray': 为了正确显示灰度图像,需要将 imshow 函数的 cmap 参数设置为 'gray'。cmap 参数用于指定颜色映射表,对于灰度图像,使用 'gray' 可以确保图像以灰度形式显示。 显示图像并添加颜色条(可选): 可以添加颜...
plt.imshow(img,cmap='gray') # 显示图像 plt.show() 以上实例中我们生成了一个 10x10 的随机数组,并使用 imshow() 函数将其显示为一张灰度图像。 我们设置了 cmap 参数为 gray,这意味着将使用灰度颜色映射显示图像。 显示结果如下: 显示彩色图像 实例 importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp # 生成一...
show() 1 2 3 得到的结果图像为 最开始的时候没有感觉到奇怪,后来发现这个亮度好像不太对,最高94的亮度应该不至于这么亮。 解决问题的办法就是给plt.imshow方法添加一个vmax参数,并设置为255,同理可以设置vmin参数 plt.imshow(src,cmap=plt.cm.gray,vmin=0,vmax=255) plt.axis('off') plt.show() 1 ...
cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) autumn 红-橙-黄 bone 黑-白,x线 cool 青-洋红 copper 黑-铜 flag 红-白-蓝-黑 gray 黑-白 hot 黑-红-黄-白 hsv hsv颜色空间, 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红 ...
在Python的数据可视化中,`plt.imshow()`函数常用于显示图像数据。其中,`cmap`参数用于定义图像的颜色映射,它对于图像的可视化效果至关重要。本文将深入探讨`cmap`参数的工作原理,以及如何选择和应用适当的色彩映射。
函数plt.imshow() 用于通过 matplotlib 库显示图像。 函数说明: matplotlib.pyplot.imshow(img[, cmap]) OpenCV 使用 BGR 格式,matplotlib/PyQt 使用 RGB 格式。使用 matplotlib/PyQt 显示 openCV 图像,要将 BGR 格式转换为 RGB 格式: 参数说明: img:图像数据,nparray 多维数组,对于 openCV(BGR)格式图像要先进行...
plt.imshow(img, cmap='gray') 2. aspect aspect参数用于设置图像的纵横比,可以是 ‘auto’、‘equal’ 或一个浮点数。例如: plt.imshow(img, aspect='auto') 3. interpolation interpolation参数用于指定插值方法,影响图像的渲染效果。常见的选项包括 ‘nearest’、‘bilinear’、‘bicubic’ 等。例如: ...
vis_disp_3_channel = cv2.cvtColor(vis_disparity, cv2.COLOR_GRAY2RGB) cv.imshow('vis_disparity', vis_disp_3_channel) #必须3通道才能show plt: plt.imshow(vis_disparity, cmap='turbo', vmin=0, vmax=255) 若用vis_disp_3_channel (每个通道一样?),无法显示turbo伪彩色,只能灰度 imwrite 待续编...
我试图用plt.imshow()显示一个light-gray图像,但图像变成了黑色。I tried:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np test_image = np.zeros((3871, 2484)) test_image.fill(200) plt.imshow(test_image, cmap="gray") plt.show()