Question

我正在尝试使用 matplotlib.pyplot.imshow（）显示灰度图像。我的问题是灰度图像显示为色彩图。我需要灰度，因为我想在图像上绘制颜色。

我在图像中读取并使用 PIL的Image.open（）转换为灰度。转换（“L”）

image = Image.open(file).convert("L")

然后我将图像转换为矩阵，以便我可以使用

轻松地进行一些图像处理

matrix = scipy.misc.fromimage(image, 0)

但是，当我这样做时

figure()  
matplotlib.pyplot.imshow(matrix)  
show()

它使用色彩图显示图像（即它不是灰度）。

我在这里做错了什么？

Answer 1

以下代码将从文件image.png加载图像，并将其显示为灰度。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

fname = 'image.png'
image = Image.open(fname).convert("L")
arr = np.asarray(image)
plt.imshow(arr, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.show()

如果要显示反向灰度，请将cmap切换为cmap='gray_r'。

Answer 2

尝试使用灰度色彩图？

E.g。

之类的东西

imshow(..., cmap=pyplot.cm.binary)

有关色彩映射列表，请参阅http://scipy-cookbook.readthedocs.org/items/Matplotlib_Show_colormaps.html

Answer 3

import matplotlib.pyplot as plt

您也可以在代码中运行一次

plt.gray()

这将以灰度显示默认图像

im = array(Image.open('I_am_batman.jpg').convert('L'))
plt.imshow(im)
plt.show()

Answer 4

我会使用get_cmap方法。例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(matrix, cmap=plt.get_cmap('gray'))

Answer 5

试试这个：

import pylab
from scipy import misc

pylab.imshow(misc.lena(),cmap=pylab.gray())
pylab.show()

Answer 6

@ unutbu的回答非常接近正确答案。

默认情况下，plt.imshow（）会尝试将您的（MxN）数组数据缩放到0.0~1.0。然后映射到0~255。对于大多数自然拍摄的图像，这很好，你不会看到不同的。但是如果您的像素值图像范围较窄，则说最小像素为156，最大像素为234.灰度图像看起来完全错误。以灰色显示图像的正确方法是

from matplotlib.colors import NoNorm
...
plt.imshow(img,cmap='gray',norm=NoNorm())
...

让我们看一个例子：

这是原始图像： original

这是使用默认规范设置，即无： wrong pic

这是使用NoNorm设置，即NoNorm（）： right pic

Answer 7

不使用插值并将其设置为灰色。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img[:,:,1], cmap='gray',interpolation='none')

Answer 8

当图像有紫色和黄色时。

改变保存图片的方式：
plt.imsave(...., cmap='gray')

使用matplotlib将图像显示为灰度

8 个答案: