仅使用 NumPy 和 Matplotlib 显示图像的红色通道答案

【问题标题】：Display red channel of image with NumPy and Matplotlib only仅使用 NumPy 和 Matplotlib 显示图像的红色通道
【发布时间】：2020-03-18 10:19:25
【问题描述】：

我正在尝试仅使用 Matplotlib.pyplot 和 NumPy 显示图像的红色通道。谁能解释一下，为什么我得到以下两个代码的不同图像？

代码 #1：

R = numpy.copy(img)           # copy image into new array
R[:,:,1]=0                    # set green channel to 0
R[:,:,2]=0                    # set blue channel to 0
matplotlib.pyplot.imshow(R)
matplotlib.plyplot.show()     # display new image

代码 #2：

R = numpy.zeros(img.shape)    # create array of 0-s with same dimensions as image
R[:,:,0]=img[:,:,0]           # copy red channel values into array of 0-s
matplotlib.pyplot.imshow(R)
matplotlib.plyplot.show()     # display new image

【问题讨论】：

标签： python image numpy matplotlib matrix

【解决方案1】：

您没有在numpy.zeros() 调用中指定数据类型：

numpy.zeros(img.shape)

这样，R 的类型为 float64，并且其大部分值大于或等于 1，因此您会在绘图中看到“剪裁”。

解决这个问题的最简单方法是设置正确的数据类型：

numpy.zeros(img.shape, numpy.uint8)

然后，两个版本产生相同的结果。

第一个版本中的numpy.copy(img) 使用来自复制源的数据类型，因此R 从一开始就具有正确的数据类型numpy.uint8。

或者，您也可以修改您的matplotlib.pyplot.imshow() 调用：

matplotlib.pyplot.imshow(R / 255)

因此，R 中的所有值都正确映射到 [0.0 ... 1.0]。

希望有帮助！

【讨论】：

【解决方案2】：

在第一个代码中，您可能使用的是 uint8 类型，而在第二个代码中，您正在转换为 float...matplotlib.pyplot.imshow() 显示不同类型的不同输出

【讨论】：