plt.imshow(img, cmap='gray')中cmap的参数有哪些

时间: 2024-04-06 21:02:45 浏览: 178
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python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

在`plt.imshow()`中，`cmap`参数用于指定颜色映射。以下是一些常用的`cmap`参数选项： - `'viridis'`：默认的颜色映射，从深蓝色到亮黄色。 - `'gray'`：灰度颜色映射。 - `'hot'`：热力图颜色映射，从黑到红到黄。 - `'cool'`：冷色调颜色映射，从青色到洋红色。 - `'spring'`：春季颜色映射，从洋红色到黄色。 - `'summer'`：夏季颜色映射，从绿色到黄色。 - `'autumn'`：秋季颜色映射，从红色到黄色。 - `'winter'`：冬季颜色映射，从蓝色到绿色。 除了上述选项外，还有其他一些可用的颜色映射选项。您可以根据需要选择适合的颜色映射。
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python用plt画图时,cmp设置方法

在python，有时候是需要画图的，比如把一个矩阵用图像的形式显示，之前用的好好的，每次用plt.imshow()，都是彩色图，不知为啥，突然全是黑白图了，于是需要设置cmap的值，如下： plt.imshow(confusion_matrix_...
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matplotlib 中的 cmap 参数介绍.docx

### Matplotlib 中的 cmap 参数详解 #### 一、引言 matplotlib 是 Python 中一个非常流行的绘图库，提供了丰富的绘图工具，包括图表、柱状图、折线图、饼图及热力图等。其中，热力图在数据分析与机器学习领域...

plt.imshow中cmap = binary

在 plt.imshow 中，cmap 参数用于指定颜色映射，它将数据值映射到颜色空间中。cmap 的默认值是 viridis，它是一种从深蓝到亮黄的颜色映射。而 binary 是一种黑白颜色映射，它将低值映射为黑色，高值映射为...

解释代码 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05)

这段代码是用来展示混淆矩阵的图像，其中plt.figure是设置图片的大小和dpi，plt.imshow是将混淆矩阵以图像的形式呈现出来，plt.title是设置图片的标题，plt.colorbar是设置颜色条。其中，混淆矩阵是用来评估分类算法...

plt.imshow(img, cmap='gray')中的cmap都有哪些参数

在matplotlib库中，plt.imshow()函数的cmap参数可以接受多种不同的参数值，用于设置图像的色彩映射。以下是一些常见的参数值： - 'gray'：使用默认的灰度色彩映射。 - 'bone'：使用骨骼颜色映射。 - 'jet'：使用...

if img.ndim == 2: plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)

plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255) 中，cmap='gray' 表示使用灰度色彩映射，vmin=0 表示最小像素值为0，vmax=255 表示最大像素值为255，即图像的灰度范围。这样，就可以将灰度图像显示出来。

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]): plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05) tick_marks = np.arange(len(labels)) ind_array = np.arange(len(classes)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

这段代码是用于绘制混淆矩阵的，用于评估分类模型的性能...其中，输入参数cm表示混淆矩阵，title表示图表标题，cmap表示颜色映射，labels表示类别标签。这段代码使用了matplotlib库和numpy库来完成图表绘制和数据处理。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np from PIL import Image img_path = "D:/作业/兵马俑.jpg" gray_img = Image.open(img_path).convert("L") # 转为灰度图 gray_array = np.array(gray_img) plt.figure(1) plt.imshow(gray_img, cmap='gray') a = gray_array.shape[0] b = gray_array.shape[1] img2 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img2[:, b//2:] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2, cmap='gray') img3 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img3[:, b//2:] = np.fliplr(gray_img[:, :b//2]) plt.figure(3) plt.imshow(img3, cmap='gray')错误如下：TypeError: 'Image' object is not subscriptable请修改

将代码中的 gray_img[:, :b//2] 和 gray_img[:, :b//2] 修改为 gray_array[:, :b//2] 和 gray_array[:, b//2:] 即可，因为 Image 对象不支持切片操作，需要将其转换为 numpy 数组进行处理。修改后的代码...

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np from PIL import Image img_path = "D:/作业/兵马俑.jpg" gray_img = Image.open(img_path).convert("L") # 转为灰度图 img_array = np.array(gray_img) plt.figure(1) plt.imshow(gray_img, cmap='gray') a = gray_img.shape[0] b = gray_img.shape[1] img2 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img2[:, b//2:] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2, cmap='gray') img3 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img3[:, b//2:] = np.fliplr(gray_img[:, :b//2]) plt.figure(3) plt.imshow(img3, cmap='gray')错误如下：AttributeError: 'Image' object has no attribute 'shape'请修改

将gray_img转为numpy数组后才能获取其shape属性，可以将第4行修改为： ...然后在后续代码中使用gray_array代替gray_img即可，例如： a = gray_array.shape[0] b = gray_array.shape[1]

plt.imshow(test_img,cmap=plt.get_cmap('Set2'))

plt.imshow()是matplotlib库中用于显示图像的函数，test_img是要显示的图像数组，cmap=plt.get_cmap('Set2')表示使用matplotlib库中的Set2颜色映射表来显示图像。颜色映射表是将数值映射到颜色的一种...

plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')

plt.imshow函数用于显示图像，其中img是要显示的图像数据。cmap参数用于指定色彩映射，'gray...这样，通过plt.imshow(img, cmap='gray', interpolation='bicubic')可以显示灰度图像img，并使用双三次插值进行平滑显示。

plt.figure(figsize=(70, 30)) mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data mm=mm.squeeze(dim=0).cpu().detach() mm=mm.abs() plt.imshow(mm,cmap='hot',interpolation='nearest') colorbar=plt.colorbar() colorbar.ax.tick_params(labelsize=60) plt.show()

最后，使用plt.imshow()函数绘制了一个热图，并使用cmap='hot'指定了颜色映射方案。通过plt.colorbar()添加了一个颜色条，并设置其刻度标签的大小为60。最后，使用plt.show()显示了绘制的图像。

plt.subplot(241), plt.imshow(img, cmap="gray") plt.title("Input image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

- plt.imshow(img, cmap="gray") 表示将 img 显示在当前子图中，cmap="gray" 表示使用灰度颜色映射。 - plt.title("Input image") 表示设置当前子图的标题为 "Input image"。 - plt.xticks([]) 和 plt....

plt.imshow(result,cmap=plt.cm.gray是什么

参数cmap=plt.cm.gray表示使用灰度色彩映射来显示图像，即将图像的像素值映射到灰度色彩空间中的不同灰度级别。 灰度色彩映射是一种将图像的亮度信息表示为灰度级别的方法。在灰度色彩映射中，较低的像素值对应较暗...

修改此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.10.tif', 0) def contrast_strech(src,r1,s1,r2,s2): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) r_min, r_max = np.min(img),np.max(img) for i in range(0, height): for j in range(0, width): dst[i, j] = (255 - 0) / (r_max - r_min) * ((img(i, j) - r_min)) return dst image1 = contrast_strech(img, np.min(img), 0, np.max(img), 255) image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 255) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

plt.imshow(img, cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image1, cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 希望对...

plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(corr_matrix, cmap='hot', interpolation='nearest')

这段代码使用matplotlib库中的imshow函数来绘制热力图，展示相关系数矩阵的信息。其中，figsize参数指定了热力图的大小，cmap参数指定了使用的颜色映射表，interpolation参数指定了插值方法。具体来说，cmap='hot'...

fig, (ax_wm, ax_im, ax_im_wm, ax_wm_ex)=plt.subplots(nrows = 1,ncols = 4, figsize = [20,20]) ax_wm.imshow(wm, cmap = plt.cm.gray) ax_wm.set_xlabel('waterpng') ax_im.imshow(im, cmap = plt.cm.gray) ax_im.set_xlabel('image') ax_im_wm.imshow(im_wm, cmap = plt.cm.gray) ax_im_wm.set_xlabel('newimage') ax_wm_ex.imshow(wm_ex, cmap = plt.cm.gray) ax_wm_ex.set_xlabel('tiquwater')这段代码什么意思

这段代码定义了一个包含四个子图的图像，每个子图都是灰度图像，用于展示数字水印嵌入和提取的过程。...其中，imshow()函数用于展示图像，set_xlabel()函数用于设置子图的标题。figsize参数用于设置整个图像的大小。

plt.imshow(img, cmap='gray') plt.xlabel("x [pixels]") plt.ylabel("y [pixels]") plt.colorbar() plt.savefig('event_frame.jpg')

As an AI language model, I cannot display images, but the code you provided seems to be plotting a grayscale image using matplotlib's imshow function, adding axis labels for x and y, displaying a ...

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