仅使用 NumPy 和 Matplotlib 显示图像的红色通道

Question

我正在尝试仅使用 Matplotlib.pyplot 和 NumPy 显示图像的红色通道。 有人可以解释一下，为什么我得到以下两个代码的不同图像？

代码#1：

R = numpy.copy(img)           # copy image into new array
R[:,:,1]=0                    # set green channel to 0
R[:,:,2]=0                    # set blue channel to 0
matplotlib.pyplot.imshow(R)
matplotlib.plyplot.show()     # display new image

代码#2：

R = numpy.zeros(img.shape)    # create array of 0-s with same dimensions as image
R[:,:,0]=img[:,:,0]           # copy red channel values into array of 0-s
matplotlib.pyplot.imshow(R)
matplotlib.plyplot.show()     # display new image

Answer 1

您没有在numpy.zeros()调用中指定数据类型：

numpy.zeros(img.shape)

这样， R的类型为float64 ，并且它的大部分值都大于或等于1 ，因此您会在绘图中看到“剪裁”。

解决这个问题的最简单方法是设置正确的数据类型：

numpy.zeros(img.shape, numpy.uint8)

然后，两个版本产生相同的结果。

第一个版本中的numpy.copy(img)使用来自复制源的数据类型，因此R从 start.uint8 开始具有正确的数据类型numpy.uint8

或者，您也可以修改您的matplotlib.pyplot.imshow()调用：

matplotlib.pyplot.imshow(R / 255)

因此， R中的所有值都正确映射到[0.0... 1.0] 。

希望有帮助！

Answer 2

在第一个代码中，您可能使用的是 uint8 类型，而在第二个代码中，您正在转换为 float ... matplotlib.pyplot.imshow()显示不同类型的不同输出