如何在Matplotlib中正确显示灰度图像？

将图像显示为灰度

许多图像处理任务通常需要灰度图像以便于处理。当图像意外渲染为颜色图时，使用 Matplotlib 的 imshow() 函数显示灰度图像可能会很困难。

要解决此问题并正确显示灰度图像，请按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库：加载重要的库，例如用于图像处理的 NumPy、用于绘图的 Matplotlib 和用于图像操作的 PIL。
2. 读取图像并将其转换为灰度： 使用PIL的Image.open()函数从文件中读取图像。随后，使用convert("L")将图像转换为灰度。
3. 将图像转换为矩阵：使用SciPy的scipy.misc.fromimage()将灰度图像转换为数值矩阵。
4. 指定灰度显示：使用 matplotlib.pyplot.imshow() 显示矩阵时，显式指定颜色图为“灰色”以灰度渲染图像。调整“vmin”和“vmax”参数来设置灰度强度的值范围。

<code class="python">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()</code>

或者，要显示反灰度，只需将 cmap 参数更改为“gray_r”即可。

以上是如何在Matplotlib中正确显示灰度图像？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！