使用numpy蒙版数组和imshow绘制分段彩色图像

Posted 2021-03-31

我是numpy的蒙面数组数据结构的新手，我想用它来处理分段彩色图像。

当我使用matplotlib的plt.imshow( masked_gray_image, "gray")来显示蒙面灰色图像时，无效区域将显示为透明，这就是我想要的。但是，当我为彩色图像做同样的事情时，它似乎不起作用。有趣的是，数据点光标不会显示rgb值[r,g,b]而是显示空[]，但仍会显示颜色值而不是透明。

我做错了什么还是matplotlib imshow尚未提供？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import face

img_col = face() #example image from scipy 
img_gray = np.dot(img_col[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]) #convert to gray
threshold = 25 
mask2D = img_gray < threshold # some exemplary mask 
mask3D = np.atleast_3d(mask2D)*np.ones_like(img_col) # expand to 3D with broadcasting...
# using numpy's masked array to specify where data is valid
m_img_gray = np.ma.masked_where( mask2D, img_gray)
m_img_col  = np.ma.masked_where( mask3D, img_col)

fig,axes=plt.subplots(1,4,num=2,clear=True)
axes[0].imshow(mask2D.astype(np.float32)) # plot mask
axes[0].set_title("simple mask")
axes[1].imshow(m_img_gray,"gray") #plot gray verison => works 
axes[1].set_title("(works)
 masked gray")
axes[2].imshow(m_img_col)  #plot color version, => does not work
axes[2].set_title("(doesn't work)
 masked color")

# manually adding mask as alpha channel to show what I want
axes[3].imshow( np.append( m_img_col.data, 255*(1-(0 < np.sum(m_img_col.mask ,axis=2,keepdims=True) ).astype(np.uint8) ),axis=2) )
axes[3].set_title("(desired) 
 alpha channel set manually")

这是一个示例图像：

[更新]：对代码和图像进行一些细微更改，以便更清晰...

答案

我不知道这是否是matplotlib尚未提供的功能，但您可以将掩码为True的所有值设置为255：

m_img_col.data[m_img_col.mask]=255

这样，无效区域将显示为透明