如何使用imshow()函数（matplotlib）绘制经过对数归一化的图像？

Question

我了解这个概念，但我认为我犯了一个愚蠢的错误。这是我想要的（伪代码）。这是一个练习。我无法理解较低起源部分和前两行的语法。

norm = LogNorm(image.mean() + 0.5 * image.std(), image.max(), clip='True', 
               cmap=cm.gray, origin="lower")

image 在这里是一个 numpy 数组。如何将这些 norm 和 cmap 参数传递给 matplotlib 中的 plt.show 或 imshow() 函数呢？

下面的代码是无效的：

imshow(image, cmap=cm.gray, LogNorm(......))

- madratman

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什么是lm？你在哪里计算质心？ - tacaswell

也许 lm 是对 ln（自然对数）的拼写错误？ - perimosocordiae

我的猜测是 lm 应该是 LogNorm？ - askewchan

我认为真正的谜团在于标题与问题之间的关系。 - askewchan

哈哈，抱歉给您添麻烦了。我把两个问题搞混了。当时有点昏昏沉沉的。在任务中给出了“lm”。我想这是一个打字错误，应该是ln/LogNorm。 - madratman

Answer 1

这个能用吗？

from matplotlib import colors, cm, pyplot as plt

norm = colors.LogNorm(image.mean() + 0.5 * image.std(), image.max(), clip='True')
plt.imshow(image, cmap=cm.gray, norm=norm, origin="lower")

这将创建一个特殊的色图，它的范围从 image.mean() + 0.5 * image.std() 到 image.max()，使用对数刻度。更一般的信息在这里： colors，具体来说是：LogNorm。 origin='lower' 的意思是数组的 [0,0] 元素（原点）显示在图像的左下部分。通常情况下，数组的原点在左上角。

- askewchan