無法使用 plt.imshow 顯示圖片

Question

我想 plot 存儲在 numpy 數組 x_val 但 plt.imshow(val[1]) 中的一系列圖像。 另一方面，使用 opencv 它可以正常工作：

    cv2.imshow('image', x_val[1])
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

從我到目前為止所讀到的內容來看，我認為問題在於圖像當前處於 BGR 並且必須轉換為 RGB（如果我錯了，請糾正我）。 所以我嘗試了以下方法：

img = cv2.imshow('image', x_val[1])
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

但我收到了這個錯誤信息：

File "C:\Users\Maximal\Documents\Python\PyCharm\TrafficSignClassification\model\trafficSignsClassification.py", line 156, in evaluateTestData
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'

我嘗試的另一件事是這種方法：

        img = np.array(x_val[1], dtype=np.uint8)
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        plt.imshow(img)

這並沒有給我一個錯誤，但圖片只是黑色的。 我究竟做錯了什么？

編輯：我首先對圖片所做的事情如下：

def preprocessData(self, x_train, x_val, y_train, y_val):
    # --- normalize images ---
    def normalize(img):
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # Grayscale image
        img = cv2.equalizeHist(img)                  # Optimize Lightning
        img = img / 255.0                            # Normalize px values between 0 and 1
        return img

    for x in range(len(x_train)):
        x_train[x] = normalize(x_train[x])

    for x in range(len(x_val)):
        x_val[x] = normalize(x_val[x])

    # --- transform the data to be accepted by the model ---
    y_train = np.array(y_train)
    y_val = np.array(y_val)
    x_train = np.array(x_train)
    x_val = np.array(x_val)
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], x_train.shape[1], x_train.shape[2], 1)
    x_val = x_val.reshape(x_val.shape[0], x_val.shape[1], x_val.shape[2], 1)
    print("preprocessing data done.")
    return x_train, x_val, y_train, y_val

我在 TF2 中使用 CNN 中的圖片，所以我必須分別轉換它們。 我可以在轉換前使用 plt.imshow() plot 圖片沒有問題。 但在此 function 之后，只有 cv2.imshow() 有效

Answer 1

我自己找到了答案。 我必須將這些值乘以 255 才能獲得正確的圖像。 在所有值都介於 0 和 1 之間之前，這會導致黑色圖像。

        img = np.array(x_val[i]*255, dtype=np.uint8)
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        plt.imshow(img)