array 切片后用plt.imshow显示
时间: 2024-06-18 08:05:15 浏览: 12
在 Python 中,切片是一种非常常见的操作,可以用来截取数组的一部分。而在使用 Matplotlib 库进行图像显示时,需要使用 plt.imshow() 函数。当我们对数组进行切片后,可以直接将切片结果作为参数传入 plt.imshow() 函数进行显示。
例如,假设我们有一个 3 行 4 列的二维数组 data,我们可以使用以下代码将第 2 行到第 3 行、第 1 列到第 3 列的区域切片出来并显示:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.rand(3, 4) # 创建一个 3 行 4 列的随机数组
sub_data = data[1:3, 0:3] # 截取第 2 行到第 3 行、第 1 列到第 3 列的区域
plt.imshow(sub_data, cmap='gray') # 使用灰度图显示切片结果
plt.show()
```
这段代码中,np.random.rand() 函数用来生成一个随机数组,sub_data 变量则是截取后的数组切片。接着我们使用 plt.imshow() 函数显示 sub_data 数组,并指定 cmap='gray' 参数来显示灰度图像。
相关问题
plt.imshow显示灰度
可以使用Matplotlib库中的plt.imshow()函数来显示灰度图像。要显示灰度图像,需要将cmap参数设置为'gray'。下面是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
# 读取灰度图像
image = cv2.imread('gray_image.jpg', 0)
# 使用plt.imshow()显示灰度图像
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show()
```
这段代码中,首先使用cv2.imread()函数读取灰度图像,然后使用plt.imshow()函数将图像显示出来。注意,要将cmap参数设置为'gray'来显示灰度图像。最后,使用plt.axis('off')关闭坐标轴,然后使用plt.show()展示图像。
plt.imshow显示rgb三通道
plt.imshow()函数用于显示图像,当显示彩色图像时,默认使用RGB三通道顺序来显示图像。然而,在使用cv2.imread()函数读取彩色图像时,默认的通道顺序是BGR,与RGB的顺序不同。因此,如果不进行通道的重新排列,通过plt.imshow()显示的图像会出现色差。为了解决这个问题,可以使用以下两种方法之一:
1. 方法1:读取图像后,使用cv2.split()函数将图像分离为B、G、R三个通道,然后使用cv2.merge()函数重新组合为R、G、B的顺序,最后使用plt.imshow()显示图像。这样可以确保图像的通道顺序与plt.imshow()函数默认要求的一致。
2. 方法2:读取图像后,使用img[:, :, ::-1]将通道顺序进行翻转,从BGR变为RGB的顺序。然后使用plt.imshow()显示图像即可。