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  • MATLAB中用imshow显示图像与图像的数据类型的关系-SN.m (此为本人从CSDN上转载,因前半部分解决了偶的问题,故觉得有些价值,特此奉上。)  在matlab中,我们常使用imshow,我们会发现显示的是一个白色的图像。...
  • 主要介绍了python matplotlib imshow热图坐标替换/映射实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • matlab开发-imshow3D

    2019-08-21 13:48:25
    matlab开发-imshow3D。imshow3d:(3d imshow)逐片显示3d图像。强度调整和鼠标浏览切片
  • matlab开发-imshow3Dfull

    2019-08-22 03:32:19
    matlab开发-imshow3Dfull。imshow3dfull在3个正交视图中逐片显示三维图像,使用鼠标控制
  • matlab开发-imshow4

    2019-08-26 00:57:01
    matlab开发-imshow4。用于二维/三维/四维图像视图的功能。
  • imshow

    千次阅读 2015-07-19 18:04:27
    imshow Description imshow(I) displays image I in a Handle Graphics® figure, where I is a grayscale, RGB (truecolor), or binary image.  For binary images, imshow displays pixels with the va

    imshow

    Description

    • imshow(I) displays image I in a Handle Graphics® figure, where I is a grayscale, RGB (truecolor), or binary image.

        For binary images, imshow displays pixels with the value 0 (zero) as black and 1 as white.

        imshow optimizes figure, axes, and image object properties for image display.

     

    • imshow(I,[low high]) displays the grayscale image I, where [low high] is a two-element vector that specifies the display range for I.

        The value low (and any value less than low) displays as black and the value high (and any value greater than high) displays as white.     

        imshow displays values in between as intermediate(中间的) shades of gray.

     

    • imshow(I,[]) displays the grayscale image I, where [] is an empty matrix that specifies that you want imshow to scale the image based on the range of pixel values in I, using [min(I(:)) max(I(:))] as the display range.

     

    • imshow(X,map) displays the indexed image X with the colormap mapA colormap matrix can have any number of rows, but it must have exactly 3 columnsEach row is interpreted as a color, with the first element specifying the intensity of red light, the second green, and the third blue. Color intensity can be specified on the interval 0.0 to 1.0.

     

    • imshow(filename) displays the image stored in the graphics file specified by filename.
    • imshow(___,Name,Value) displays an image, using name-value pairs to control aspects of the operation.
    • himage = imshow(___) returns the handle to the image object created by imshow.

       

       (本博客系原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/xuexiyanjiusheng/article/details/46956635)

       (博主cnblogs中对应文章:http://www.cnblogs.com/pfli1995/p/4658677.html)

     

    注意:

    • 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像。

        因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算。所以要先将图像转为double格式 的才能运算。

    • 注意,imshow并不是只能显示灰度图像,如果unit8型或者double型数据是三维的,那么就会输出彩色图像。
    • double型的取值为0~1之间,unit8取值0~255。如果是double类型,并且范围不是0~1,那么超过1的都被看作1,会显示为白色。
    • 设 I 是一个uint8型的图像,如果直接 double(I) 再 imshow(double(I)) 的话,会输出错误的图像,有很多地方为白色,这个时候,需要先把转换为double后的图像的像素值先归一化到0~1区间,即 imshow(double(I)./255);第二种方法是,直接用 im2double ,会自动归一化到0~1,此时 imshow(im2double(I)) 即得到正确输出。 注意, im2double(I) 和 double(I)./255 是完全等价的,可以用它们分别作用后的矩阵相减,发现全为0。
    • 如果想把数据从 double 型还回到 uint8 型,也有两种方法。 一是:im2uint8(I) ; 另一种是:uint8(round(I*255)) 。注意,博主也验证过了,这两种方法也是完全等效的
    • 另外还发现了一个函数:mat2gray, 它能够将范围在 0~255 的 uint8 或者 double 型的矩阵/图像数据转化为 0~1 的 double 型矩阵/图像数据

     

    读取索引图像:

      Display Indexed Image
      Read a sample indexed image, corn.tif, into the workspace, and then display it.

    [X,map] = imread('corn.tif');
    imshow(X,map)


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  • 最近在学习基于python的数字图像处理,遇到了如标题中的问题。 不明白为啥有时候是plt.imshow有时是io.imshow 顺便问一下imshow函数和io类的具体作用,网上的解释不是很详细
  • Jupyter NoteBook 中使用 cv2.imshow 显示图片 有两种办法: 用 cv2.imshow时加入cv2.destroyAllWindows() 用 plt.imshow() 代替 cv2.imshow 1. cv2.imshow 加入 cv2.destroyAllWindows() 后可以解决 crash 或者...

    Jupyter NoteBook 中使用 cv2.imshow 显示图片

    有两种办法:

    • 用 cv2.imshow时加入cv2.destroyAllWindows()
    • 用 plt.imshow() 代替 cv2.imshow

    1. cv2.imshow

    加入 cv2.destroyAllWindows() 后可以解决 crash 或者图片显示不出来的问题。

    import cv2
    %matplotlib inline
    
    image = cv2.imread("test.png")
    cv2.imshow("test", image)
    #  add below code
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    2. plt.imshow()

    load 图片的时候仍然采用 opencv 但是显示图片的时候用 plt.imshow。
    只是需要注意的是要对 opencv load 上来的图片进行处理再显示。、

    import cv2
    from  matplotlib import pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    im = cv2.imread(IMG_PATH,1)	# load image as bgr
    im2 = im[:,:,::-1] 	# transform image to rgb
    plt.imshow(im2)
    plt.show()
    

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  • Matplotlib imshow()函数

    万次阅读 多人点赞 2019-08-31 15:04:28
    imshow详解热图知识 热图(heatmap)是数据分析的常用方法,通过色差、亮度来展示数据的差异、易于理解。Python在Matplotlib库中,调用imshow()函数实现热图绘制。 参考资料:...

    imshow详解热图知识

    热图(heatmap)是数据分析的常用方法,通过色差、亮度来展示数据的差异、易于理解。Python在Matplotlib库中,调用imshow()函数实现热图绘制。
    参考资料:http://matplotlib.org/users/image_tutorial.html

    imshow函数说明

    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, hold=None, data=None, **kwargs)

    其中,X变量存储图像,可以是浮点型数组、unit8数组以及PIL图像,如果其为数组,则需满足一下形状:
        (1) M*N      此时数组必须为浮点型,其中值为该坐标的灰度;
        (2) M*N*3  RGB(浮点型或者unit8类型)
        (3) M*N*4  RGBA(浮点型或者unit8类型)

    代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
    plt.imshow(X)
    plt.colorbar()
    plt.show()
    

    运行的结果如下图:

    代码中 plt.imshow(X) 中传入的数组X=[[1,2],[3,4],[5,6]] 是对应的颜色

    1:代表右侧颜色bar上 数字1 位置的深紫色

    2:数字2位置的蓝色

    3:颜色bar上数字3位置的深绿色

    4:数字4位置浅绿色

    5:数字5位置草绿色

    6:黄色

    plt.colorbar(cax=None,ax=None,shrink=0.5)可设置Bar为一半长度。

    代码如下

    import matplotlib.pyplot as plt
    X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
    plt.imshow(X)
    plt.colorbar(cax=None, ax=None, shrink=0.5)
    plt.show()
    

    运行结果如图

     

    Colormap:参数cmap用于设置热图的Colormap。(参考百度百科)
    Colormap是MATLAB里面用来设定和获取当前色图的函数,可以设置如下色图:
        hot 从黑平滑过度到红、橙色和黄色的背景色,然后到白色。
        cool 包含青绿色和品红色的阴影色。从青绿色平滑变化到品红色。
        gray 返回线性灰度色图。
        bone 具有较高的蓝色成分的灰度色图。该色图用于对灰度图添加电子的视图。
        white 全白的单色色图。 
        spring 包含品红和黄的阴影颜色。 
        summer 包含绿和黄的阴影颜色。
        autumn 从红色平滑变化到橙色,然后到黄色。 
        winter 包含蓝和绿的阴影色。

    下面这段代码是显示原图、灰度(gray)、和春夏秋冬的示例。

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    X = [[1, 2], [3, 4]]
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(231)
    ax.imshow(X)
    
    ax = fig.add_subplot(232)
    im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.gray) #灰度
    plt.colorbar(im, cax=None, ax=None, shrink=0.5)
    
    ax = fig.add_subplot(233)
    im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.spring) #春
    plt.colorbar(im, cax=None, ax=None, shrink=0.5)
    
    ax = fig.add_subplot(234)
    im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.summer) #夏
    plt.colorbar(im, cax=None, ax=None, shrink=0.5)
    
    ax = fig.add_subplot(235)
    im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.autumn)
    plt.colorbar(im, shrink=0.5, ticks=[-1, 0, 1])
    
    ax = fig.add_subplot(236)
    im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.winter)
    plt.colorbar(im, shrink=0.5)
    
    plt.show()

    运行的结果如下图

     

     

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  • plt.imshow 可视化遇到的问题

    千次阅读 2020-12-28 01:51:51
    matplotlib.pyplot.imshow 官方文档 plt.imshow()将灰度图像进行彩色映射 CSDN 以下三张图(都是通过 matplotlib.pyplot.imshow 进行显示!!!) original 是原图(通过python的matplotlib.image.imread读取图像) ...

    参考文档:
    matplotlib.pyplot.imshow 官方文档
    plt.imshow()将灰度图像进行彩色映射 CSDN

    以下三张图(都是通过 matplotlib.pyplot.imshow 进行显示!!!)

    original 是原图(通过python的matplotlib.image.imread读取图像)
    RGB2BGR 是转换后的图(opencv图像操作需要),opencv使用BGR,matplotlib使用RGB,混用时显示会有差别
    transforms_image 是初始化之后的图
    
    初始化的函数:
            transform = T.Compose(
                [
                    T.ToPILImage(),
                    Resize(min_size, max_size),#调整图像尺寸[800~1333]
                    T.ToTensor(),#转tensor归一化到[0~1]
                    to_bgr_transform,
                    normalize_transform,#归一化到[-1~1]
                ]
            )
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    这里主要讲一下transforms_image的图像的颜色问题,一个字:

    '''
    transforms_image 的打印结果
    像素值有负数,我以为会显示不了,没想到也能显示,就离谱!
    '''
    tensor([[[ -61.9801,  -61.9801,  -62.9801,  ...,  121.0199,  105.0199,
                92.0199],
             [ -62.9801,  -62.9801,  -63.9801,  ...,  128.0199,  116.0199,
               105.0199],
             [ -62.9801,  -63.9801,  -63.9801,  ...,  138.0199,  130.0199,
               123.0199],
             ...,
             [ -50.9801,  -52.9801,  -54.9801,  ...,  -32.9801,  -27.9801,
               -31.9801],
             [ -55.9801,  -58.9801,  -62.9801,  ...,  -37.9801,  -31.9801,
               -33.9801],
             [ -64.9801,  -66.9801,  -69.9801,  ...,  -42.9801,  -34.9801,
               -34.9801]],
    
            [[ -90.9465,  -90.9465,  -91.9465,  ...,  131.0535,  119.0535,
               111.0535],
             [ -91.9465,  -91.9465,  -92.9465,  ...,  136.0535,  126.0535,
               119.0535],
             [ -91.9465,  -92.9465,  -92.9465,  ...,  139.0535,  136.0535,
               130.0535],
             ...,
             [ -66.9465,  -68.9465,  -70.9465,  ...,  -24.9465,  -17.9465,
               -21.9465],
             [ -71.9465,  -74.9465,  -78.9465,  ...,  -29.9465,  -21.9465,
               -23.9465],
             [ -80.9465,  -82.9465,  -85.9465,  ...,  -34.9465,  -24.9465,
               -24.9465]],
    
            [[ -96.7717,  -96.7717,  -97.7717,  ...,  120.2283,  108.2283,
                99.2283],
             [ -97.7717,  -97.7717,  -98.7717,  ...,  126.2283,  115.2283,
               108.2283],
             [ -97.7717,  -98.7717,  -98.7717,  ...,  130.2283,  125.2283,
               120.2283],
             ...,
             [ -81.7717,  -83.7717,  -85.7717,  ...,  -39.7717,  -32.7717,
               -36.7717],
             [ -86.7717,  -89.7717,  -93.7717,  ...,  -44.7717,  -36.7717,
               -38.7717],
             [ -95.7717,  -97.7717, -100.7717,  ...,  -49.7717,  -39.7717,
               -39.7717]]])
    Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
    

    于是我想着能不能把图像的颜色范围显示看一下,使用了plt.colorbar()函数,然后发现显示了个寂寞,图像中明明有黑色,在右边的 colorbar 上只有黄色到紫色

    在这里插入图片描述

    后来看官方文档才了解到 matplotlib默认 的颜色范围就是黄到紫(也就是下面第二张图中的viridis颜色序列),这也就是问什么plt.imshow显示的二值图不是黑白两色而是是黄色和紫色两色

    在这里插入图片描述

    设置了cmap参数:cmap='Greys' 的结果(真正的黑白二值图)

    在这里插入图片描述

    如果想要使用其他的颜色序列可以使用cmap参数进行设置(下面有例子),最关键的是这个cmap参数只能对单通道图像有效,对多通道图像(RGB、RGBA)等无效,所以colorbar才会图像的颜色对不上

    plt.title("transforms_image")
    after_transforms = np.transpose(image, (1,2,0))#转换通道数
    plt.imshow(after_transforms,cmap=plt.get_cmap('gist_gray'))#cmap='gist_gray'
    plt.colorbar()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    下图是只显示单通道图像,设置了cmap=plt.get_cmap('gist_gray')之后的显示结果,这佐证了cmap参数只对单通道图像有效

    在这里插入图片描述

    最后,还是回到图像的像素值出现负数,plt.imshow怎么进行图像的显示的问题,其实官方文档已经进行了说明:只接受 [0~1][0~255] 范围内的像素值,超过得部分(包括负数)全部舍弃掉,从最后显示的结果来看,舍弃掉也就是用0像素值进行填充了,所以就出现了图像中的大部分的黑色区域,其他像素值正常的区域正常显示

    注意(对超出范围的像素值进行舍弃的操作)只针对多通道图像(RGB、RGBA),单通道图像有负数也不会舍弃,它会按照数值的大小映射到颜色序列上(参考下面的例子像素值-100对应紫色,100对应黄色)

    在这里插入图片描述

    '''多通道图像'''
            ttt=np.zeros(shape=(100,100,3))
            ttt[:,:,0]=np.linspace(-100,100,10000).reshape([100,100])
            ttt[:,:,1]=np.linspace(-100,100,10000).reshape([100,100])
            ttt[:,:,2]=np.linspace(-100,100,10000).reshape([100,100])
            plt.figure(figsize=[10,8])
            plt.title("ttt")
            plt.imshow(ttt)
    '''单通道图像'''        
            plt.figure(figsize=[10,8])
            plt.title("ttt[:,:,0]")
            plt.imshow(ttt[:,:,0])
            plt.show()
    
    ttt: 
    [[[-100.         -100.         -100.        ]
      [ -99.979998    -99.979998    -99.979998  ]
      [ -99.959996    -99.959996    -99.959996  ]
      ...
      [ -98.05980598  -98.05980598  -98.05980598]
      [ -98.03980398  -98.03980398  -98.03980398]
      [ -98.01980198  -98.01980198  -98.01980198]]
    
     [[ -97.99979998  -97.99979998  -97.99979998]
      [ -97.97979798  -97.97979798  -97.97979798]
      [ -97.95979598  -97.95979598  -97.95979598]
      ...
      [ -96.05960596  -96.05960596  -96.05960596]
      [ -96.03960396  -96.03960396  -96.03960396]
      [ -96.01960196  -96.01960196  -96.01960196]]
    
     [[ -95.99959996  -95.99959996  -95.99959996]
      [ -95.97959796  -95.97959796  -95.97959796]
      [ -95.95959596  -95.95959596  -95.95959596]
      ...
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  • 用plt.imshow或者cv2.imshow时候,如果不设置显示停留,则图像会一闪而过。 解决方案: #matplotlib.pyplot plt.show() #opencv2 cv2.waitKey(0) 示例代码: img = cv2.imread('..png') rows, cols = img....
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