首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么pyplot imshow与它的颜色栏不匹配?

pyplot.imshow函数用于显示图像,同时可以添加颜色栏(colorbar)来表示图像的像素值与颜色之间的对应关系。然而,在某些情况下,imshow函数显示的图像与其颜色栏可能不匹配,可能出现颜色栏显示不准确或者不完整的情况。

造成这种不匹配的原因可能有以下几种:

  1. 数据范围不匹配:imshow函数默认将图像的最小值映射为颜色栏的最小值,最大值映射为颜色栏的最大值。如果图像的像素值范围与颜色栏的范围不一致,就会导致不匹配。可以通过设置vmin和vmax参数来手动指定图像的像素值范围,使其与颜色栏匹配。
  2. 颜色映射不匹配:imshow函数使用颜色映射(colormap)来将图像的像素值映射为颜色。如果使用的颜色映射与颜色栏不一致,就会导致不匹配。可以通过设置cmap参数来指定使用的颜色映射,常见的颜色映射包括'viridis'、'gray'、'hot'等。
  3. 颜色栏显示不完整:有时候,颜色栏可能因为默认设置而显示不完整,只显示了一部分颜色。可以通过设置colorbar参数为True来显示完整的颜色栏。

综上所述,如果pyplot.imshow与其颜色栏不匹配,可以通过调整图像的像素值范围、颜色映射和颜色栏的显示来解决。具体的解决方法可以参考以下链接:

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址暂无。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

你找到LUT个数为什么和资源利用率报告中匹配

以Vivado自带例子工程wavegen为例,打开布局布线后DCP,通过执行report_utilization可获得资源利用率报告,如下图所示。其中被消耗LUT个数为794。 ?...另一方面,通过执行如下Tcl脚本也可获得设计中被消耗LUT,如下图所示。此时,这个数据为916,显然与上图报告中数据匹配为什么会出现这种情形? ?...第一步:找到设计中被使用LUT6; ? 第二步:找到这些LUT6中LUT5也被使用情形,并统计被使用LUT5个数,从而获得了Combined LUT个数; ?...第三步:从总共被使用LUT中去除Combined LUT(因为Combined LUT被统计了两次)即为实际被使用LUT。这时获得数据是794,与资源利用率报告中数据保持一致。 ?...这里解释一下为什么说Combined LUT被统计了两次。

3.8K30

Python数字图像处理——OpenCV实例解析

轨迹应用 图像三通道抽取与合并 展示边框使用 实现跟踪视频中指定彩色物体 图像模糊(图像平滑)与2D卷积 感受光照影响 二值化处理 自定义阈值处理 图像模糊 平滑图像 边缘检测 实现车牌提取...形态转换 结构元素内核 查找图像渐变、边缘 使用Haar级联分类器实现人脸检测和眼睛检测 简单使用模板匹配 基于ORB匹配器 ---- 读取图像 import cv2 as cv # 读取彩色图像...cv.imread("E:/1.png",cv.IMREAD_GRAYSCALE) print(img_cai.shape) print(img_hui.shape) # 注意:opencv读取彩色图像默认颜色是...实现跟踪视频中指定彩色物体 转换色彩空间 :i2 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) 跟踪彩色物体 拍摄视频每一帧 从BGR转换为HSV颜色空间 我们将HSV图片阈值范围设为蓝色...基于ORB匹配器 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt # ROI值先写 目标对象值先写

1.1K30

matplotlib绘图基础

也可以创建绘图对象直接调用接下来plot函数直接绘图,matplotlib会为我们自动创建一个绘图对象!...) 也可以通过show()出来图形界面手动保存和设置,我们还可以通过图形界面中工具对其进行设置和保存,如修改图片大小通过图形界面下方工具可以设置图形上下左右边距。...>>> img = img[: :-1] >>> plt.imshow(img*1.0) #取值范围为0.0到255.0浮点数组,不能正确显示颜色 >>> plt.imshow(img/255.0...) #取值范围为0.0到1.0浮点数组,能正确显示颜色 >>> plt.imshow(np.clip(img/200.0, 0, 1)> # 使用 clip()限制取值范围,整个图像变亮 如果imshow...可以使用colorbar()将颜色映射表在图表中显示出来: >>> plt.colorbar() 通过imshow()cmap参数可以修改显示图像时所采用颜色映射表。

6.4K30

【OpenCV】Chapter4.灰度变换与直方图

https://github.com/zstar1003/OpenCV-Learning 图像二值化 二值图像指的是只有黑色和白色两种颜色图像。...当 α = 1 , β = 0时,保持原始图像不变 当 α = 1 , β > 0时,图像灰度值上移,灰度图像颜色发白(彩色图像颜色发亮) 当 α = 1 , β < 0时,图像灰度值下移,灰度图像颜色发黑...(彩色图像颜色发暗) 当 α > 1 时,图像对比度增强 当 0 < α < 1 时,图像对比度减小 当 α < 0 , β = 255时,图像暗区域变亮,亮区域变暗,图像求补 当 α = − 1...例如,将一幅图像或某一区域直方图匹配到另一幅影像上,使两幅影像色调保持一致。...(imgRef, cmap='gray') # 匹配模板 plt.subplot(233), plt.title("Matching output"), plt.axis('off') plt.imshow

1.3K20

open-CV初步学习

图像IO操作,读取和保存方法 在图像上绘制几何图形 怎么获取图像属性 怎么访问图像像素,进行通道分离,合并等 怎么实现颜色空间变换 图像算术运算 1.1 读取图像 lena = cv2.imread...matplotlib.pyplot as plt # 1 读取图像 img = cv.imread('1.jpg',0) # 2 显示图像 # 2.1 利用opencv展示图像 cv.imshow('..., r: 圆心和半径 color: 线条颜色 Thickness: 线条宽度,为-1时生成闭合图案并填充颜色 2.3 绘制矩形 cv.rectangle(img,leftupper,rightdown...,color,thickness) 参数: img:要绘制矩形图像 Leftupper, rightdown: 矩形左上角和右下角坐标 color: 线条颜色 Thickness: 线条宽度 2.4...(img[:,:,::-1]) plt.title('匹配结果'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 3.获取并修改图像中像素点 我们可以通过行和列坐标值获取该像素点像素值

66320

使用OpenCV进行对象检测

我们正在研究自动驾驶汽车深度学习和计算机视觉。特征检测是对象检测任务之一。那么,什么是特征检测?对于人类,我们了解图案,形状,大小,颜色,长度以及其他可识别物体物体。它也有点类似于计算机。...import cv2 cv2.matchTemplate() 模板匹配只是一种将输入图像复制到模板图像上,并在模板图像下比较模板图像和输入图像技术。它返回一个灰度图像,表示该模板与多少个像素匹配。...OpenCV提供了许多模板匹配方法。这是相关系数数学公式。 一旦在两个图像中都找到匹配项,它将选出相似点。OpenCV官方文档在此处提供了带有代码示例详细信息。让我们找到路上的卡车。...import cv2 import numpy as np import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt %...图像高度和宽度 将图像转换为灰度 使用灰度原因是使图像尽可能简单。不需要彩色图像。颜色增加了图像复杂度,并增加了信噪比。

80920

深度有趣 | 03 高端又一般词云

:词云高度,默认为200 mask:蒙版,可用于定制词云形状 min_font_size:最小字号,默认为4 max_font_size:最大字号,默认为词云高度 max_words:词最大数量...,默认为200 stopwords:将被忽略停用词,如果指定则使用默认停用词词库 background_color:背景颜色,默认为black mode:默认为RGB模式,如果为RGBA模式且background_color...颜色 词云颜色可以从蒙版中抽取,使用ImageColorGenerator()即可 # -*- coding: utf-8 -*- from wordcloud import WordCloud,...# 打开文本 text = open('xyj.txt').read() # 中文分词 text = ' '.join(jieba.cut(text)) print(text[:100]) # 颜色函数...font_path='Hiragino.ttf', mode='RGBA', background_color=None).generate_from_frequencies(freq) # 从图片中生成颜色

82120

OpenCV中使用模板匹配识别空闲货架空间

模板匹配 有一些方法可以通过计算机视觉来实现这一点,有些比其他更好,然而,在这篇文章中,我们将尝试OpenCV中模板匹配。 模板匹配是一种在较大图像中搜索和查找模板图像位置方法。...它简单地将模板图像滑动到输入图像上(就像在2D卷积中一样),并在模板图像下比较输入图像模板和补丁。 模板匹配第一步是创建我们模板。...模板2(中间第2格) 如果你想的话,你可以调整模板大小,我觉得这些是最合适。此外,如果你想知道为什么模板颜色看起来不同于原始图像,这是因为CV2作为加载图像BGR而不是RGB。...匹配过程 现在我们有了模板,我们可以开始匹配过程了。为此,我们首先将模板存储为一个具有不同属性类,例如标签(1,2)和颜色(以区分为不同模板绘制矩形框)。...对于这样问题,我们需要一种算法,可以学习理解一个空区域周围乘积。这将允许更大灵活性,因为它将能够处理不同大小/颜色空白区域。 个人微信(如果没有备注拉群!)

72030

机器学习-09-图像处理02-PIL+numpy+OpenCV实践

#需要注意,粘贴图像数据必须与粘贴区域具有相同大小, #但是,它们颜色模式可以不同, #paste()方法在粘贴之前自动将粘贴图像数据转换为与被粘贴图像相同颜色模式。...这个操作在图像处理中称为像素级矩阵乘法,它对应于图像每个像素点在旋转后空间位置上颜色值。 简而言之,这段代码将每个像素颜色值乘以一个旋转矩阵,从而实现图像旋转效果。...() 函数 imshow() 函数用法如下所示,同样,Pyhton下需要导入 matplotlib.pyplot 绘图包。...imshow(X, cmap=None) ''' 其中,参数: X 表示要绘制图像; cmap 表示colormap,颜色图谱,默认为RGB(A)颜色空间: 1)对于灰度图像,使用参数 “ cmap...(word_images[i],cmap='gray') plt.show() 输出为: 2.3模板匹配识别字符 模板匹配是一个机械性流程,所以把机械性操作设定为函数。

23420

树莓派计算机视觉编程:6~10

在继续进行之前,让我们创建一个带有跟踪小应用,当跟踪器移动时,它会调整颜色饱和度: import cv2 def emptyFunction(): pass img = cv2.imread...然后,根据跟踪器在跟踪位置,为饱和度(s)加上值(v)。 然后,我们合并所有通道以创建 HSV 图像,然后将其转换回 BGR 以使用cv2.imshow()函数显示。...您可能要创建一个带有跟踪应用。...除了具有双峰直方图图像外,建议使用此方法,因为它会产生不正确结果。 此方法始终与其他阈值方法结合使用。...在信号处理领域,噪声仅仅是与期望信号混合任何不想要信号。 当我们谈论图像或视频中噪声时,可以将噪声定义为像素强度和颜色希望有的变化。 这种噪声可能来自多个来源。

1.3K20

Matplotlib 中文用户指南 3.2 图像教程

但是,对于其他后端,例如 qt4,它们会打开一个单独窗口,那些创建绘图单元格下方单元格将改变绘图 - 它是一个内存中活对象。 本教程将使用matplotlib命令式绘图接口pyplot。...Matplotlib 绘图可以处理float32和uint8,但是对于除 PNG 之外任何格式图像,读取/写入仅限于uint8数据。 为什么是 8 位呢?...大多数显示器只能渲染每通道 8 位颜色渐变。 为什么他们只能渲染每通道 8 位呢? 因为这会使所有人眼睛可以看到。...In [9]: plt.imshow(lum_img, cmap="hot") 请注意,你还可以使用set_cmap()方法更改现有绘图对象上颜色: In [10]: imgplot = plt.imshow...In [15]: imgplot = plt.imshow(lum_img, clim=(0.0, 0.7)) 数组插值方案 插值根据不同数学方案计算像素『应有』颜色或值。

1.5K40

零基础用文心一言带你绘制组合图

下面是一个例子,展示了如何在imshow每个格子里填写数字,并且设置背景色为白色: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 定义输入矩阵...下面是一个如何定义这样一个颜色映射示例: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import...请注意,由于我们颜色映射只包含三个级别,imshow 会将原始数据离散化到这三个级别。如果你数据范围很大或有很多不同值,你可能需要定义一个包含更多灰色级别的颜色映射,以便更好地反映数据差异。...'])# 在imshow中使用渐变颜色映射ax.imshow(data, cmap=gray_white_cmap) 这将创建一个从灰色到白色平滑渐变颜色映射。...如果你想要是白色背景并且不使用颜色映射,那么你可以简单地在每个子图中使用 text 函数,并且不需要使用 imshow

7710

python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

在用plt.imshow和cv2.imshow显示同一幅图时可能会出现颜色差别很大现象。...这是因为:opencv接口使用BGR,而matplotlib.pyplot 则是RGB模式 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot...下面看下cv2.imshow()和plt.imshow()区别 什么时候使用plt.show(),什么时候用cv2.imshow()?...如果需要展示读入图像,或者展示对读入图像进行一系列操作后图像时,使用cv2.imshow() 如果不需要展示原始图像,而是绘制一张新图像,使用plt.imshow() 其实两者都可以,但要注意是....imshow显示颜色问题文章就介绍到这了,更多相关plt.imshow与cv2.imshow显示颜色内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

2.7K10

熟练掌握CV中最基础概念:图像特征,看这篇万字长文就够了

目录 1,图像特征 2,角点特征 3,使用OpenCV和PIL进行特征提取和可视化 4,特征匹配 5,图像拼接 图像特征 什么是图像特征? | 特征 ·对图像进行描述。 ·指出图像中相关信息。...关键点作为特征 什么是好特征? 那些受外部因素影响不大特征是好特征。 | 特征不变性 ·伸缩 ·旋转 ·转换 ·透视法 ·仿射 ·颜色 ·照度 角点特征 ·角:定义为两条边交点。..., 153) Blobs as features(斑点作为特征) Blob检测方法目的是检测数字图像中与周围区域相比具有不同属性(如亮度或颜色)区域。...特征匹配 用于识别多幅图像中相似特征。 用于目标检测。...方法 1.暴力算法 将图像1中每个特征与图像2中每个特征逐个进行匹配 2.基于FLANN(快速最近邻开源库)匹配 快速最近邻开源库 它包含一组算法,这些算法针对大型数据集中快速最近邻搜索和高维特征进行了优化

3.2K20
领券