Matplotlib：imshow中的cmap的功能是什么？

Question

我正在尝试使用python学习opencv并遇到以下代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

BLUE = [255,0,0]

img1 = cv2.imread('opencv_logo.png')
replicate = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_WRAP)
constant= cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)

plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')

plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')
plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')

plt.show()

来源：http
:
//docs.opencv.org/master/doc/py_tutorials/py_core/py_basic_ops/py_basic_ops.html#exercises

plt.imshow（img1，’gray’）有什么作用？我尝试搜索Google，但我唯一能理解的是，“灰色”参数是彩色地图。但是我的图像（网站上有图片。请参阅链接）没有以灰度显示。我尝试删除第二个参数。所以代码就像plt.imshow（img1）。它执行。图像与以前相同。那么第二个参数“灰色”是做什么的呢？有人可以向我解释所有这些吗？任何帮助表示赞赏。谢谢。

PS。我是Matplotlib的新手

Answer 1

当img1形状为(M,N,3)或时(M,N,4)，中的值img1将解释为RGB或RGBA值。在这种情况下，将忽略cmap。每对help(plt.imshow)文档字符串：

cmap：，~matplotlib.colors.Colormap可选，默认：无

如果为None，则默认为rcimage.cmap值。 具有RGB（A）信息 cmap 时X将被忽略

但是，如果img是shape的数组(M,N)，则cmap控制用于显示值的颜色图。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axes_grid1 as axes_grid1
np.random.seed(1)

data = np.random.randn(10, 10)

fig = plt.figure()
grid = axes_grid1.AxesGrid(
    fig, 111, nrows_ncols=(1, 2), axes_pad = 0.5, cbar_location = "right",
    cbar_mode="each", cbar_size="15%", cbar_pad="5%",)

im0 = grid[0].imshow(data, cmap='gray', interpolation='nearest')
grid.cbar_axes[0].colorbar(im0)

im1 = grid[1].imshow(data, cmap='jet', interpolation='nearest')
grid.cbar_axes[1].colorbar(im1)
plt.savefig('/tmp/test.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0.0, dpi=200,)