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

请告诉我为什么PIL中的image.fromarray不能作为matplotlib中的plt.imshow运行。

在PIL(Python Imaging Library)中,image.fromarray()函数用于将一个数组转换为图像对象。而在matplotlib中,plt.imshow()函数用于显示图像。

然而,PIL和matplotlib在处理图像时使用的是不同的颜色通道顺序。具体来说,PIL默认使用的是RGB(红绿蓝)通道顺序,而matplotlib默认使用的是BGR(蓝绿红)通道顺序。

因此,如果直接使用image.fromarray()将数组转换为图像对象,然后使用plt.imshow()显示图像,会导致图像的颜色通道顺序不正确,显示出来的图像会出现颜色失真或颠倒的情况。

为了解决这个问题,可以使用numpy库中的函数进行颜色通道的转换,然后再使用plt.imshow()显示图像。具体步骤如下:

  1. 使用image.fromarray()将数组转换为图像对象。
  2. 使用numpy库中的函数将图像对象的颜色通道顺序转换为RGB顺序。
  3. 使用plt.imshow()显示转换后的图像。

以下是示例代码:

代码语言:txt
复制
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设arr为一个数组,表示图像数据
arr = np.array([...])

# 使用image.fromarray()将数组转换为图像对象
img = Image.fromarray(arr)

# 将图像对象的颜色通道顺序转换为RGB顺序
img_rgb = img.convert("RGB")

# 使用plt.imshow()显示转换后的图像
plt.imshow(np.array(img_rgb))
plt.show()

这样,就可以正确地将PIL中的图像对象显示在matplotlib中了。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云图像处理(Image Processing)服务,该服务提供了丰富的图像处理功能,包括图像格式转换、图像缩放、图像裁剪、图像旋转等,可满足各种图像处理需求。产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/img

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python如何实现读取并显示图片(不需要图形界面)

在 python 除了用 opencv,也可以用 matplotlibPIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它语法更像 matlab。...将 RGB 转为灰度图 matplotlib 没有合适函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个: def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[......将 numpy 数组转换为 PIL 图片 这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入数组是 float32 型,范围是 0-1,而 PIL.Image 数据是 uinit8...') # 这里读入数据是 float32 型,范围是0-1 im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255)) im.show() 5....,希望对大家学习有所帮助 到此这篇关于python如何实现读取并显示图片(不需要图形界面)文章就介绍到这了,更多相关Python 读取并显示图片内容搜索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

2K30
  • Cifar-10数据集解析

    测试批数据里,取自10类每一类,每一类随机取1000张。抽剩下就随机排列组成了训练批。注意一个训练批各类图像并不一定数量相同,总的来看训练批,每一类都有5000张图。...重建图像 将数组重建为彩色图像: img_0 = img[0] #得到第一张图像 img_reshape = img_0.reshape(3,32,32) import PIL.Image as image...import matplotlib.pyplot as plt r = image.fromarray(img_reshape[0]).convert('L') g = image.fromarray...(img_reshape[1]).convert('L') b = image.fromarray(img_reshape[2]).convert('L') img_m = image.merge('RGB...',(r,g,b)) plt.imshow(img_m) plt.show() 重要说明 原数据是以数组存储,在应用需要数据为什么形式(数据还是rgb图像)根据需求决定。

    1.7K30

    基本图像操作和处理(python)

    .jpg] 在平常使用,绘制图像轮廓也经常被使用,因为绘制轮廓需要对每个坐标(x, y)像数值施加同一个阙值,所以需要将图像灰度化 from PIL import Image import...hist()函数用于绘制图像直方图,其只接受一维数组作为第一个参数输入,其第二个参数用于指定小区间数目。 有时用户需要和应用进行交互,如在一幅图像中标记一些点。...Pylab/pyplot库ginput()函数就可以实现交互式标注 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img = Image.open...(pyCharm)如果不能调出交互窗口则无法进行点击,可以在命令窗口下成功执行。...**图像去噪**是在去除图像噪声同时,尽可能地保留图像细节和结构地处理技术,以下给出使用ROF去噪模型地Demo: from PIL import Image import matplotlib.pyplot

    1.1K00

    基本图像操作和处理(python)

    在平常使用,绘制图像轮廓也经常被使用,因为绘制轮廓需要对每个坐标(x, y)像数值施加同一个阙值,所以需要将图像灰度化 from PIL import Image import matplotlib.pyplot...hist()函数用于绘制图像直方图,其只接受一维数组作为第一个参数输入,其第二个参数用于指定小区间数目。 有时用户需要和应用进行交互,如在一幅图像中标记一些点。...Pylab/pyplot库ginput()函数就可以实现交互式标注 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img = Image.open...(r"girl.jpg") plt.imshow(img) x = plt.ginput(3) print("clicked point: ", x) 注:该交互在集成编译环境(pyCharm)如果不能调出交互窗口则无法进行点击...图像去噪是在去除图像噪声同时,尽可能地保留图像细节和结构地处理技术,以下给出使用ROF去噪模型地Demo: from PIL import Image import matplotlib.pyplot

    1.3K21

    NumPy 秘籍中文第二版:二、高级索引和数组概念

    我们将遵循一些流行 Linux 发行版必要步骤(您可能需要以 root 用户身份登录或具有sudo权限): 为了在 RedHat,Fedora 和 CentOS 上安装 SciPy,从命令行运行以下指令...调整图像大小 在此秘籍,我们将把 Lena 样例图像(在 SciPy 发行版可用)加载到数组。 顺便说一下,本章不是关于图像操作。 我们将只使用图像数据作为输入。...此函数重复一个数组,这意味着在我们用例按一定大小调整图像大小。 准备 此秘籍前提条件是必须安装 SciPy,matplotlibPIL。...另见 第 1 章“使用 IPython”“安装 matplotlib” 本章“安装 SciPy” 本章“安装 PIL” 这个页面中介绍了repeat()函数。...(masked_lena) plt.show() 另见 第 1 章“使用 IPython”“安装 matplotlib” 本章“安装 SciPy” 本章“安装 PIL” 花式索引 在本教程

    1.2K40

    使用HuggingFace实现 DiffEdit论文掩码引导语义图像编辑

    步骤2:对输入图像进行DDIM编码,估计与输入图像相对应潜在值 步骤3:在文本查询条件下执行DDIM解码,使用推断掩码将背景替换为来自编码过程相应时间步" 1 "像素值 下面我们将这些思想实现到实际代码...论文中作者认为在他们实验,n=10和强度为0.5是可行。因此函数默认值被调整为该值。...plt.imshow(np.array(init_img), cmap='gray') # I would add interpolation='none' plt.imshow( Image.fromarray...我们可能不需要运行一个完整扩散循环来去噪图像,只需要在一个观察中使用原始样本U-net预测,并将重复增加到20次。在这种情况下,可以将计算从10*25 = 250步改进到20步(少了12次循环)。...(np.array(init_img), cmap='gray') # I would add interpolation='none' plt.imshow( Image.fromarray

    1.1K40

    卷积神经网络可视化——Image Kernel

    在卷积神经网络应用,对图像求卷积得到一副新图像(如果步长大于1,新图像会缩小),通常用于提取图像特征,每个过滤器也被称为一个特征映射。...如我们熟悉 PhotoShop 等图像处理软件,模糊,锐化,浮雕,轮廓线,以及边沿检测,也是通过图像卷积实现。...不同是,深度学习卷积矩阵数值是由模型训练出来,没有规律,而图像处理,矩阵数值是有规律,并且形状通常为 3行3列。...导入库 from PIL import Image, ImageDraw import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline...实现 Image Kernel 运算 2.1 助手函数 指定图像路径,使用 PIL.Image 读取彩色图像或者灰度图像。

    1K30

    Matplotlib 中文用户指南 3.2 图像教程

    本来,matplotlib只支持 PNG 图像。 如果本机读取失败,下面显示命令会回退到 Pillow。 此示例中使用图像是 PNG 文件,但是记住你自己数据 Pillow 要求。...Matplotlib 已将每个通道8位数据重新定标为 0.0 和 1.0 之间浮点数。 作为旁注,Pillow 可以使用唯一数据类型是uint8。...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?...(lum_img) In [11]: imgplot.set_cmap('spectral') 注 但是,记住,在带有内联后端 IPython notebook ,你不能对已经渲染绘图进行更改...如果你在一个单元格创建了imgplot,你不能在以后单元格调用set_cmap(),并且改变前面的绘图。 确保你在相同单元格中一起输入这些命令。plt命令不会更改先前单元格绘图。

    1.5K40
    领券