我正在尝试将图像切割成RGB,我在绘制这些图像时遇到问题.
我使用此功能从某个文件夹中获取所有图像：
def get_images(path,image_type):
image_list = []
for filename in glob.glob(path + '/*'+ image_type):
im=misc.imread(filename,mode='RGB')
image_list.append(im)
return image_list
这个函数创建了4d数组(30,1536,2048,3),我很确定第一个值代表图像数量,第二个和第三个是维度,第三个是RGB值.
在我获得所有图像后,我将它们存储为numpy数组
image_list = get_images('C:\HDR\images','.jpg')
temp = np.array(image_list)
之后我尝试使用简单的切片来从这些图像中获取特定的颜色：
red_images = temp[:,:,0]
green_images = temp[:,1]
blue_images = temp[:,2]
当我打印出值时,一切似乎都很好.
print(temp[11,125,311,:])
print(red_images[11,311])
print(green_images[11,311])
print(blue_images[11,311])
我得到以下内容：
[105 97 76]
105
97
76
到目前为止,一切似乎都很好,但是当我尝试显示图像时会出现问题.我使用matplotlib.pyplot.imshow来显示它,我得到的图像如下：
这是合理的,因为我选择红色：
plt.imshow(temp[29,0])
但当我将其更改为不同的颜色通道时,如下所示：
plt.imshow(temp[29,2])
我得到这样的图像：
我的问题很简单.这里发生了什么？
将颜色贴图传递给imshow函数,以便告诉它如何为图像着色：
plt.imshow(image_slice,cmap = plt.cm.gray)
编辑
@mrGreenBrown响应你的评论,我假设你使用的misc.imread函数来自scipy,即scipy.misc.imread.该功能与PIL没有什么不同.见scipy.misc.imread docs.感谢@dai指出这一点.
任何图像的单个通道都是强度.它没有颜色.对于以RGB颜色空间表示的图像,通过“混合”红色,绿色和蓝色的量(由相应通道的强度给出)来获得颜色.单个通道无法表达颜色.
发生的事情是默认情况下Matplotlib将强度显示为热图,因此显示“颜色”.
当您将单个通道保存为JPEG格式的图像时,该功能仅复制单个通道3次,以便R,G和B通道都包含相同的强度.这是典型的行为,除非您以PGM格式保存,可以处理单通道灰度图像.当您尝试将具有相同通道重复3次的此图像可视化时,由于红色,绿色和蓝色的贡献在每个像素处相同,因此图像显示为灰色.
将plt.cm.gray传递给cmap参数只是告诉imshow不要对颜色进行“颜色编码”.因此,更亮的像素(接近白色的像素)意味着在那些位置存在“更多”的“颜色”.
如果需要颜色,则必须复制3通道图像,并将其他通道设置为0.
例如,要将红色通道显示为“红色”：
# Assuming I is numpy array with 3 channels in RGB order
I_red = image.copy() # Duplicate image
I_red[:,1] = 0 # Zero out contribution from green
I_red[:,2] = 0 # Zero out contribution from blue
stackoverflow here中的相关问题.