我试图使用matplotlib.pyplot.imshow()显示灰度图像。我的问题是灰度图像显示为色图。我需要它是灰度的，因为我想在图像上画上颜色。
我在图像中读取并使用PIL的image .open().convert(“L”)转换为灰度
image = Image.open(file).convert("L")
然后我将图像转换为一个矩阵，这样我就可以很容易地使用一些图像处理
matrix = scipy.misc.fromimage(image, 0)
然而，当我这样做的时候
figure()
matplotlib.pyplot.imshow(matrix)
show()
它使用色图显示图像(即它不是灰度)。
我哪里做错了?
当前回答
进口matplotlib。Pyplot作为PLT
也可以在代码中运行一次
plt.gray()
这将默认显示灰度图像
im = array(Image.open('I_am_batman.jpg').convert('L'))
plt.imshow(im)
plt.show()
其他回答
下面的代码将从image.png文件中加载图像，并将其显示为灰度。
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()
如果您想显示逆灰度，请将cmap切换为cmap='gray_r'。
进口matplotlib。Pyplot作为PLT
也可以在代码中运行一次
plt.gray()
这将默认显示灰度图像
im = array(Image.open('I_am_batman.jpg').convert('L'))
plt.imshow(im)
plt.show()
@unutbu的答案非常接近正确答案。
默认情况下，plt.imshow()将尝试将(MxN)数组数据缩放到0.0~1.0。然后映射到0~255。对于大多数自然拍摄的图像，这是很好的，你不会看到不同。但如果你有一个像素值范围很窄的图像，比如说最小像素是156，最大像素是234。灰色图像看起来完全错误。 用灰色显示图像的正确方法是
from matplotlib.colors import NoNorm
...
plt.imshow(img,cmap='gray',norm=NoNorm())
...
让我们来看一个例子:
这是原始图像: 原始
这是使用默认的规范设置，即None: 错误的图片
这是使用NoNorm设置，即NoNorm(): 正确的图片
试试这个:
import pylab
from scipy import misc
pylab.imshow(misc.lena(),cmap=pylab.gray())
pylab.show()
尝试使用灰度色图?
例如:
imshow(..., cmap=pyplot.cm.binary)
颜色地图的列表，请参见http://scipy-cookbook.readthedocs.org/items/Matplotlib_Show_colormaps.html
