使用 matplotlib 将图像显示为灰度答案

【问题标题】：Display image as grayscale using matplotlib使用 matplotlib 将图像显示为灰度
【发布时间】：2011-04-18 22:25:43
【问题描述】：

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颜色图。我需要灰度，因为我想在图像上绘制颜色。

我读入图像并使用 PIL 的 Image.open().convert("L") 转换为灰度

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

然后我将图像转换为矩阵，以便我可以轻松地使用

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()

它使用颜色图显示图像（即它不是灰度图）。

我在这里做错了什么？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib grayscale

【解决方案1】：

plt.imshow(img[:,:,0], cmap='gray')

plt.imshow(img[:,:,1], cmap='gray')

plt.imshow(img[:,:,2], cmap='gray')

应该可以。但是，这种方法的问题在于它不是真正的灰色。它只会将 RGB 通道之一变为灰色。

往下看。

from sklearn.datasets import load_sample_image
flower = load_sample_image("flower.jpg")

plt.subplot(1,4,1)
plt.imshow(flower)
plt.axis("off")
plt.title("Original")

# R level to gray
plt.subplot(1,4,2)
plt.imshow(flower[:,:,0], cmap='gray')
plt.axis("off")
plt.title("R to gray")


# G leval to gray
plt.subplot(1,4,3)
plt.imshow(flower[:,:,1], cmap='gray')
plt.axis("off")
plt.title("R to gray")

# B leval to gray
plt.subplot(1,4,4)
plt.imshow(flower[:,:,2], cmap='gray')
plt.axis("off")
plt.title("R to gray")

plt.show()

[Result images]

【讨论】：

【解决方案2】：

当图像有紫色和黄色时。

更改图片保存方式：
plt.imsave(...., cmap='gray')

【讨论】：

【解决方案3】：

不使用插值并设置为灰色。

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

【讨论】：

【解决方案4】：

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()

如果要显示反灰度，请将cmap切换为cmap='gray_r'。

【讨论】：

@jay: Per this doc string, "请注意，此处列出的任何颜色图都可以通过附加 _r 来反转。"
警告 matplotlib 如果您不想使用，请调整像素比例强度：plt.imshow(im_gray,cmap='gray', vmin = 0, vmax = 255)
您不需要将图像转换为单通道convert("L")，如果您唯一需要的是将图像显示为灰色cmap="gray" 是您在imshow 中所需要的。我在 OpenCV 中有 single channel image 的类似示例，但是您可以打开任何 RGB 图像并使用 cmap='gray' 显示它。

【解决方案5】：

@unutbu 的答案非常接近正确答案。

默认情况下，plt.imshow() 会尝试将 (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，例如最小像素为 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())
...

我们来看一个例子：

这是原图： 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

【讨论】：

在 Colab 中使用 NoNorm 时出现错误，但 norm=None 有效

【解决方案6】：

import matplotlib.pyplot as plt

你也可以在你的代码中运行一次

plt.gray()

这将默认以灰度显示图像

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

【讨论】：

gray() 或 grey() 使用哪个库？
@SherylHohman，它是gray...灰色是标准的美国拼写，灰色是相同颜色的英国拼写。

【解决方案7】：

尝试使用灰度颜色图？

例如像

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

有关颜色图列表，请参阅http://scipy-cookbook.readthedocs.org/items/Matplotlib_Show_colormaps.html

【讨论】：

【解决方案8】：

我会使用 get_cmap 方法。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

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

【讨论】：

【解决方案9】：

试试这个：

import pylab
from scipy import misc

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

【讨论】：

没有pylab.grey()，可能已经被删除了？