三角函数整体乘以一个常数图像如何变化

Posted 2023-04-17

参考技术A 振幅变换
图像上每一个点的横坐标不变，纵坐标变为原来的常数倍。 参考技术B 与常数的正负有关。若正。则伸长常数倍，若负，先伸长|常数|倍，再把图像关于x轴对称

将 RGB 图像数组乘以标量后使用 plt.imshow 获取黑色图

【中文标题】将 RGB 图像数组乘以标量后使用 plt.imshow 获取黑色图

【英文标题】：Getting black plots with plt.imshow after multiplying RGB image array by a scalar

【发布时间】：2017-06-22 00:08:49

【问题描述】：

所以我有点困惑为什么会这样。

我有一个二进制图像：

现在我想将此二值图像转换为 RGB 空间，因此我使用 dstack 函数连接第 3 轴

到目前为止一切正常，但现在我必须将 out_image 数组乘以 255 以在 RGB 空间中反射白色，这就是问题发生的地方，一切都变黑了

但是，如果我绘制另一个随机图像，一切都很好，所以这里发生了什么，我也玩过cmap，但无论使用哪种cmap，当我使用它时，它总是变成黑色乘以255

有什么想法吗？

【问题讨论】：

当我对 RGB 图像使用 plt.imshow(...) 时，我在每个 RGB 通道中使用了介于 0 和 1 之间的浮点值。事实上，当我不这样做时，它给了我错误。它似乎在您的第二张图像中以这种方式绘制它，黑白从 0 到 1。如果您调整其他通道之一，我想您会看到其他颜色。因此，他们的问题归结为您是否需要将其映射到 8 位整数。

【参考方案1】：

问题中问题的解决方案是不要将数组与255相乘。 另一种选择是将图像的数据类型减少为unsigned int8，out_image = out_image.astype(np.uint8)

让我解释一下原因：

单通道图像可以具有任意值和数据类型。颜色将由要使用的颜色图确定，并在需要时标准化到某个范围。

相比之下，imshow 假设 3 通道 RGB 阵列位于两个范围内，[0., 1.] 或 [0,255]。 （“3维数组必须是dtype unsigned byte、unsigned short、float32或float64”）。 要使用的范围将由数组的数据类型选择：

float 数组应在 [0., 1.] 范围内， integer 数组应在 [0,255] 范围内。另请注意，整数数组的数据类型必须是 int8 而不是 int32。

从 RGB 案例中可以看出，[0,1] 范围内的整数数组保持黑色，[0., 255.] 范围内的浮点数组也保持黑色。

【讨论】：

您的意思是as.type(numpy.uint8)？因为将其转换为 int8 对我不起作用