Scan 收录于 Python 深度学习

2023-07-22 约 200 字预计阅读 1 分钟

目录

导入需要的包

1
2
3
4


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline  ##嵌入画图在jupyter中使用，开发工具中去除
from PIL import Image

测试打开图片

1
2


img = Image.open('123.jpeg')
img

转换为Numpy元组

1
2
3


img_1 = np.asanyarray(img)
img_1.shape
#(960, 720, 3)  长，宽，3个颜色通道分别为Red、Green、Blue

复制一份图片

1

img_1_copy = img_1.copy()  #保持原图可二次修改

颜色通道修改

1
2
3
4


plt.imshow(img_1_copy[:,:,0]) 
#单独显示了红色通道。 
img[:,:] = [255, 255, 0]  
# RGB值(255, 255, 0)代表黄色——颜色的混合

Matplotlib的颜色映射

Matplotlib 提供了许多预定义的颜色映射。以下是一些常见的颜色映射：

- 'viridis'：默认的颜色映射，从深蓝色到黄色的渐变。
- 'plasma'：从深紫色到橙色的渐变。
- 'inferno'：从黑色到深红色的渐变。
- 'magma'：从黑色到白色，中间包含紫色和橙色的渐变。
- 'cividis'：从深蓝色到黄色的渐变，设计用于色盲友好。
- 'Greys'：从黑色到白色的灰度渐变。
- 'Purples'：从浅紫色到深紫色的渐变。
- 'Blues'：从浅蓝色到深蓝色的渐变。
- 'Greens'：从浅绿色到深绿色的渐变。
- 'Oranges'：从浅橙色到深橙色的渐变。
- 'Reds'：从浅红色到深红色的渐变。

几个栗子，参考参考

原图：一只小盲仔

Matplotlib的imshow()函数期望图像是RGB格式的。所以，如果你在OpenCV中处理图像（它使用BGR），然后想用Matplotlib显示图像，你需要将其从BGR转换为RGB。

1
2
3
4
5
6
7
8
9


import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img_bgr = cv2.imread('image.jpg')

img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.imshow(img_rgb)
plt.show()  #显示所有已经创建的图像

注意

图上所示：img_1_copy[:，:，0])

0、1、2 分别代表图像的所有行数，所有列，索引值

索引值说明： 0、1、2分别对应红、绿、蓝（RGB）
如果使用OpenCV打开就是蓝、绿、红(BGR)。