使用 pylab.imshow() 显示图像

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用 pylab.imshow() 显示图像

【英文标题】：Showing an image with pylab.imshow()

【发布时间】：2013-02-07 02:50:37

【问题描述】：

我对这一切都比较陌生，我开始学习图像分析教程here。当尝试执行pylab.imshow(dna) 步骤时，它返回以下错误：

In [10]: pylab.imshow(dna)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-fc86cadb4e46> in <module>()
----> 1 pylab.imshow(dna)

 /usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/pyplot.pyc in imshow(X, cmap, norm, aspect,    interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, hold, **kwargs)
   2375         ax.hold(hold)
   2376     try:
-> 2377         ret = ax.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, **kwargs)
   2378         draw_if_interactive()
   2379     finally:

/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/axes.pyc in imshow(self, X, cmap, norm, aspect, interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, **kwargs)
   6794                        filterrad=filterrad, resample=resample, **kwargs)
   6795 
-> 6796         im.set_data(X)
   6797         im.set_alpha(alpha)
   6798         self._set_artist_props(im)

/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/image.pyc in set_data(self, A)
    409         if (self._A.ndim not in (2, 3) or
    410             (self._A.ndim == 3 and self._A.shape[-1] not in (3, 4))):
--> 411             raise TypeError("Invalid dimensions for image data")
    412 
    413         self._imcache =None

TypeError: Invalid dimensions for image data

可以肯定的是，我已经完全按照教程中的所有说明进行操作，但我无法确定是出了什么问题。

【问题讨论】：

什么是dna？ （type(dna) 和 dna.shape 给出了什么？）它正在提升 TypeError，因为它不是 imshow 知道如何处理的类型或形状。

这正是图像保存为dna = mahotas.imread('dna.jpeg') type(dna) 给出 numpy.ndarray 和 dna.shape 给出 (1024, 1344, 1) 的内容

【参考方案1】：

这正是图像保存为 dna = mahotas.imread('dna.jpeg') type(dna) 给出 numpy.ndarray 和 dna.shape 给出 (1024, 1344, 1)

这就是问题所在，如果您传递一个 3D ndarray，它预计您将有 3 或 4 个平面（RGB 或 RGBA）（阅读堆栈跟踪最后一帧中第 410 行的代码）。

您只需要使用删除额外的维度

dna = dna.squeeze()

或

imshow(dna.squeeze())

要查看squeeze 在做什么，请参见以下示例：

a = np.arange(25).reshape(5, 5, 1)
print a.shape # (5, 5, 1)
b = a.squeeze()
print b.shape # (5, 5)

【参考方案2】：

从v3.3 开始，此错误不再出现，因为大小为 MxNx1 的 3d 数组现在被强制转换为 MxN 进行显示。

【参考方案3】：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(img.reshape(48, 48)) # for example: 48

【讨论】：

感谢您提供答案。您能否编辑您的答案以包括对您的代码的解释？这将有助于未来的读者更好地理解正在发生的事情，尤其是那些不熟悉该语言并努力理解这些概念的社区成员。当社区已经验证了已接受的答案时，这一点尤其重要。在什么条件下你的方法可能更受欢迎？您是否在利用新功能？