使用matplotlib将图像显示为灰度

我正在尝试使用matplotlib.pyplot.imshow（）显示灰度图像。我的问题是灰度图像显示为颜色图。我需要灰度，因为我想在图像上用颜色绘制。

我读入图像并使用PIL的Image.open（）。convert（“ L”）转换为灰度

image = Image.open(file).convert("L")

然后，我将图像转换为矩阵，以便可以轻松地使用

matrix = scipy.misc.fromimage(image, 0)

但是，当我这样做

figure()  
matplotlib.pyplot.imshow(matrix)  
show()

它使用颜色图显示图像（即不是灰度）。

我在这里做错了什么？

以下代码将从文件中加载图像image.png并将其显示为灰度。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

fname = 'image.png'
image = Image.open(fname).convert("L")
arr = np.asarray(image)
plt.imshow(arr, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.show()

如果要显示反灰度，请将cmap切换为cmap='gray_r'。

尝试使用灰度色图？

例如类似

imshow(..., cmap=pyplot.cm.binary)

有关颜色图的列表，请参见http://scipy-cookbook.readthedocs.org/items/Matplotlib_Show_colormaps.html

import matplotlib.pyplot as plt

您也可以在代码中运行一次

plt.gray()

默认情况下，它将以灰度显示图像

im = array(Image.open('I_am_batman.jpg').convert('L'))
plt.imshow(im)
plt.show()

我会使用get_cmap方法。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(matrix, cmap=plt.get_cmap('gray'))

@unutbu的答案非常接近正确的答案。

默认情况下，plt.imshow（）将尝试将您的（MxN）数组数据缩放到0.0〜1.0。然后映射到0〜255。对于大多数自然拍摄的图像，这很好，您不会看到其他图像。但是，如果像素值图像的范围较窄，则假设最小像素为156，最大像素为234。灰色图像将看起来完全错误。以灰色显示图像的正确方法是

from matplotlib.colors import NoNorm
...
plt.imshow(img,cmap='gray',norm=NoNorm())
...

让我们来看一个例子：

这是原始图片： 原始

这是使用默认规范设置，这是无： 图片错误

这是使用NoNorm设置，即NoNorm（）： 右图

试试这个：

import pylab
from scipy import misc

pylab.imshow(misc.lena(),cmap=pylab.gray())
pylab.show()

不使用插值并将其设置为灰色。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img[:,:,1], cmap='gray',interpolation='none')