matplotlib实现显示伪彩色图像及色度条
灰度图显示为伪彩色图
法一
import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread('C:/Users/leex/Desktop/lena.jpg')
img_s = img[:,:,0]# 直接读入的img为3通道,这里用直接赋值的方法转为单通道
sc = plt.imshow(img_s)
sc.set_cmap('hot')# 这里可以设置多种模式
plt.colorbar()# 显示色度条
效果

限制范围
import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread('C:/Users/leex/Desktop/lena.jpg')
img_s = img[:,:,0]
sc = plt.imshow(img_s)
sc.set_cmap('hot')
sc.set_clim(0,100)
plt.colorbar()
效果

法二
import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread('C:/Users/leex/Desktop/lena.jpg')
img_s = img[:,:,0]
sc = plt.imshow(img_s, cmap = plt.cm.jet)# 设置cmap为RGB图
plt.colorbar()# 显示色度条
效果

限制范围
import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread('C:/Users/leex/Desktop/lena.jpg')
img_s = img[:,:,0]
sc = plt.imshow(img_s, vmin=0, vmax = 100, cmap = plt.cm.jet)# 限制范围为0-100
plt.colorbar()
效果

以上这篇matplotlib实现显示伪彩色图像及色度条就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法
在matplotlib下,一个Figure对象可以包含多个子图(Axes),可以使用subplot()快速绘制,其调用形式如下: subplot(numRows, numCols, plotNum) 图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列,plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域,如何理解呢? 如果numRows = 3,numCols = 2,那整个绘制图表样式为3X2的图片区域,用坐标表示为(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3).
-
Python使用matplotlib绘制Logistic曲线操作示例
本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制Logistic曲线操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 标准Logistic函数为: f(x) = 1 / ( 1 + exp(-x) ) 其导函数为: f'(x) = f(x) * ( 1 - f(x) ) 下面使用matplotlib绘制逻辑斯蒂函数及其导函数的曲线. Python代码: # -*- coding:utf-8 -*- #!python3 import numpy as np import matplotlib.pypl
-
matplotlib.pyplot画图并导出保存的实例
我就废话不多说了,直接上代码吧! import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设
-
python matplotlib 画dataframe的时间序列图实例
在python中经常会用到pandas来处理数据,最常用的数据类型是dataframe,但是有时候在dataframe有时间字段需要画时间序列图的时候会遇到一些问题,下面是我处理这个问题的一个小案例,希望可以帮到在坑里的小朋友哦,开个小玩笑. code as fallows: doc_list = [] doc_target = doc.iloc[:, 141:142] for i in doc.iloc[:, 3:4].values.tolist(): for j in i: doc_list
-
python matplotlib拟合直线的实现
这篇文章主要介绍了python matplotlib拟合直线的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] def linear_regression
-
wxPython+Matplotlib绘制折线图表
使用Matplotlib在wxPython的Panel上绘制曲线图,需要导入: import numpy from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas from matplotlib.figure import Figure 下面直接贴出源代码: #coding=utf-8 """ 程序的主入口 """ import wx impor
-
用python中的matplotlib绘制方程图像代码
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): # 设置x和y的坐标范围 x=np.arange(-2,2,0.01) y=np.arange(-2,2,0.01) # 转化为网格 x,y=np.meshgrid(x,y) z=np.power(x,2)+np.power(y,2)-1 plt.contour(x,y,z,0) plt.show() main() 绘制的时候要保证x,y,z的维度相同 结果如下: 以上这
-
python/Matplotlib绘制复变函数图像教程
今天发现sympy依赖的库mpmath里也有很多数学函数,其中也有在复平面绘制二维图的函数cplot,具体例子如下 from mpmath import * def f1(z): return z def f2(z): return z**3 def f3(z): return (z**4-1)**(1/4) def f4(z): return 1/z def f5(z): return atan(z) def f6(z): return sqrt(z) cplot(f1) cplot(f2)
-
Python利用matplotlib绘制约数个数统计图示例
本文实例讲述了Python利用matplotlib绘制约数个数统计图.分享给大家供大家参考,具体如下: 利用Python计算1000以内自然数的约数个数,然后通过matplotlib绘制统计图. 下图为约数个数的散点图及其分布情况的条形图. Python代码: import collections import matplotlib.pyplot as plt def countDivisors(num): ans = 1 x = 2 while x * x <= num: cnt = 1 wh
-
python中利用matplotlib读取灰度图的例子
代码为: import matplotlib.pyplot as plt #用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 picdir = 'C:\\Users\\wyt\\Desktop\\test\\ship\\012400.jpg' img = mpimg.imread(picdir) plt.imshow(img) plt.title('Original train image') plt.show() 显示结果如下,是以热
随机推荐
- js中exec、test、match、search、replace、split用法
- 全面解析JavaScript中apply和call以及bind(推荐)
- PerlScript编写ASP(转载)
- 远程启动终端服务的windows脚本ROTS.vbs
- PHP XML error parsing SOAP payload on line 1
- PHP编写daemon process 实例详解
- php结合飞信 免费天气预报短信
- js正则表达式的使用详解
- 深入浅析C语言中堆栈和队列
- java判断字符串是否为数字的方法小结
- javascript Discuz代码中的msn聊天小功能
- Three.js如何用轨迹球插件(trackball)增加对模型的交互功能详解
- JavaScript获取FCK编辑器信息的具体方法
- Java8新特性之精简的JRE详解_动力节点Java学院整理
- JQUBar 基于JQUERY的柱状图插件
- 纯jquery实现模仿淘宝购物车结算
- Bootstrap框架的学习教程详解(二)
- JS闭包、作用域链、垃圾回收、内存泄露相关知识小结
- jsp实现剪子石头布小游戏
- 微信小程序picker组件关于objectArray数据类型的绑定方法
