PyPlot 中的图像伪影与 OpenCV imshow 的区别

Question

我是一名有用的助手，可以为您翻译文本。

我有一张灰度图像，格式为numpy数组（标准的OpenCV格式）。正常的图像是uint8类型，所有值都在0到255之间。当我运行以下代码时：

import cv2
cv2.imshow('', image)

我得到：

但是当我运行：

from matplotlib import pyplot
pyplot.imshow(image, cmap="gray")
pyplot.show()

我得到：

真正奇怪的是，如果我调整pyplot图像窗口大小，那些线条伪影的宽度就会改变。这是怎么回事？我不知道它为什么会显示这些伪影。

- Jordan

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据我所知，即使在使用OpenCV显示时，那些线条仍然存在于图像中，只是稍微淡一些。 - Quang Hoang

那看起来像是别名效应。我猜这个图片比屏幕像素要大：https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/13724 。你可以用imshow(image, interpolation='hanning')来消除它的大部分。 - Jody Klymak

你能链接原始图片吗？ - Cris Luengo

@JodyKlymak 是的，那似乎是问题所在！“hanning”修复了它。你能把它放在答案里，这样我就可以接受它了吗？ - Jordan

Answer 1

为了消除锯齿效果，您可以添加抗锯齿滤波器：

from matplotlib import pyplot
pyplot.imshow(image, cmap="gray", interpolation='hanning')
pyplot.show()

在这种情况下，它并不是真正的插值，而是平滑原始数据。

- Jody Klymak

Answer 2

请注意，当您想使用matplotlib显示灰度图像时，必须正确指定值范围。在您的示例中，最亮的像素值是233，如果您不指定vmin和vmax，它将被映射到255。这将导致图像看起来比实际更明亮。

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

image = cv2.imread("example2.png")[:,:,0]
fig = plt.figure()
ax1, ax2 = fig.subplots(1,2)
ax1.axis("off")
ax2.axis("off")

ax1.imshow(image, cmap="gray") # rescales value range
ax2.imshow(image, cmap="gray",vmin = 0, vmax = 255) # proper way
plt.show()

文档中已经说明了这里

- Max J