plt.imshow(result,cmap=plt.cm.gray是什么
时间: 2024-04-06 14:26:33 浏览: 89
plt.imshow(result, cmap=plt.cm.gray)是一个用于显示图像函数。它使用matplotlib库中的imshow函数来显示图像,并通过cmap参数指定了使用灰度色彩映射(colormap)来显示图像。
具体来说,plt.imshow函数接受一个二维数组作为输入,该数组表示图像的像素值。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的灰度级别,较高的像素值对应较亮的灰度级别。使用灰度色彩映射可以更好地显示图像的亮度变化。
相关问题
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,高值映射为白色。在使用 `plt.imshow` 显示二值图像时,可以选择 `cmap = binary` 来呈现黑白效果。
plt.imshow(label, cmap = "gray")
plt.imshow(label, cmap = "gray")是用来显示灰度图像的函数。其中label是灰度图像的数据,cmap = "gray"表示使用灰度色彩映射来显示图像。这个函数会将灰度图像的像素值按照灰度色彩映射进行映射,并显示在图像窗口中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [为什么plt.imshow()不显示图像?](https://blog.csdn.net/weixin_31485835/article/details/118898813)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [OpenCV学习笔记(八)——直方图的计算与绘制(cv.calcHist()、plt.hist()、plt.imshow())](https://blog.csdn.net/a1016249126/article/details/123947002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38622849/12849753)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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