引言

?matplotlib中的imshow()函數不能自動顯示灰度圖像，這一點應該是眾所周知的，需要調用cmap=“gray"以進行設置，但是cmap="gray"實際上并不是如opencv中的imshow函數一樣將單通道圖顯示為灰度圖，私以為是引入了灰度圖的灰度量化概念，但并不直接對應灰度，證明見正文。

一、測試

?設置一全1.0的圖像（全白），和一全白背景疊加黑色條柱的圖像，使用plt.imshow()顯示。
代碼：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np white=np.ones((100,100),dtype=float) bar=np.ones((100,100),dtype=float) bar[40:50,:]=0 plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.imshow(white,cmap='gray') plt.title('white map') plt.subplot(212) plt.imshow(bar,cmap='gray') plt.title('black bar')

結果為：

由此可以發現在值全為1.0時，圖像顯示為黑色，那么是否是dtype的原因呢？測試常用的uint8情況下，亮度為恒定值，顯示幾何。
代碼為：

white1=np.ones((100,100),dtype=np.uint8)*255 white2=np.ones((100,100),dtype=np.uint8)*128 plt.figure((2)) plt.subplot(211) plt.imshow(white1,cmap='gray') plt.title('white1') plt.subplot(212) plt.imshow(white2,cmap='gray') plt.title('white2')

結果為：

由此可以確定，這一顯示“異常”與數據類型無關 。

二、解決方案

? 使用vmin,vmax參數指定灰度范圍，或者設定cmap為gray_r以使得灰度范圍反轉，后者只適用于想顯示白色背景。
代碼：

white1=np.ones((100,100),dtype=np.uint8)*255 white2=np.ones((100,100),dtype=np.uint8)*128 plt.figure((2)) plt.subplot(211) plt.imshow(white1,cmap='gray_r') plt.title('white1') plt.subplot(212) plt.imshow(white2,cmap='gray',vmin=0,vmax=255) plt.title('white2')

結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matplotlib显示灰度图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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