Matplotlib.pyplot.imshow() を使用してグレースケール画像を正しく表示するにはどうすればよいですか?
Matplotlib を使用したグレースケール画像表示の実現
matplotlib.pyplot.imshow() を使用してグレースケール画像を表示しようとすると、問題が発生する可能性がありますその結果、イメージがカラーマップとして表示されます。この問題に対処するには、グレースケール画像変換の正しい手順を理解することが重要です。
この場合、ユーザーは画像をロードし、PIL の Image.open().convert("L ") 関数。ただし、その後の scipy.misc.fromimage() を使用した行列への変換により、不要な手順が導入され、画像のグレースケール表現が破損する可能性がありました。
グレースケール画像を正しく表示するには、次の手順に従います。
- 必要なライブラリをインポートします。数値演算には numpy、画像プロットには matplotlib.pyplot を使用します。
- PIL の Image.open() を使用して画像を読み込みます。
- 次を使用して画像をグレースケールに変換します。 Convert("L").
- np.asarray() を使用してグレースケール イメージを NumPy 配列に変換します。
- matplotlib.pyplot.imshow() を使用してグレースケール イメージを表示します。グレースケール表現を強制するには、必ず cmap='gray' を指定してください。
サンプル コードは次のとおりです:
<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>
あるいは、逆グレースケールを表示するには、cmap 引数を次のように切り替えます。 'gray_r'.
以上がMatplotlib.pyplot.imshow() を使用してグレースケール画像を正しく表示するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

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Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

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PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

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