WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

отображать матричное изображение rgb в python

У меня есть матрица rgb примерно так:

image=[[(12,14,15),(23,45,56),(,45,56,78),(93,45,67)],
       [(r,g,b),(r,g,b),(r,g,b),(r,g,b)],
       [(r,g,b),(r,g,b),(r,g,b),(r,g,b)],
       ..........,
       [()()()()]
      ]

я хочу отобразить изображение, содержащее указанную выше матрицу.

Я использовал эту функцию для отображения изображения в оттенках серого:

def displayImage(image):
    displayList=numpy.array(image).T
    im1 = Image.fromarray(displayList)
    im1.show()

аргумент (изображение) имеет матрицу

кто-нибудь помогите мне, как отобразить матрицу rgb

python image matlab matrix rgb
01.04.2014

Ответы:


1

imshow в библиотеке matplotlib сделает эту работу

важно, чтобы ваш массив NumPy имел правильную форму:

высота х ширина х 3

(или высота x ширина x 4 для RGBA)

>>> import os
>>> # fetching a random png image from my home directory, which has size 258 x 384
>>> img_file = os.path.expanduser("test-1.png")

>>> from scipy import misc
>>> # read this image in as a NumPy array, using imread from scipy.misc
>>> M = misc.imread(img_file)

>>> M.shape       # imread imports as RGBA, so the last dimension is the alpha channel
    array([258, 384, 4])

>>> # now display the image from the raw NumPy array:
>>> from matplotlib import pyplot as PLT

>>> PLT.imshow(M)
>>> PLT.show()
01.04.2014

2

Встроенная функция imshow в Matplotlib позволит вам сделать это.

import matplotlib.pyplot as plt
def displayImage(image):
    plt.imshow(image)
    plt.show()
01.04.2014
  • этот код выполняется без ошибок, но не показывает мне никакой ошибки 01.04.2014
  • Если вы не сохраняете изображение с помощью matplotlib, но хотите открыть изображение, вам нужно добавить plt.show(). Я отредактировал исходный ответ, чтобы отразить это. 01.04.2014
  • У этого есть странная белая ограничивающая рамка, а также ось 12.12.2020
    • Новые материалы
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]