数据存储为64位numpy数组，从docsFor RGB and RGBA images, matplotlib supports float32 and uint8 data types
您要么需要这种格式，要么需要指定一个颜色映射。另一个问题是”cv2.polylines”返回一个图像，这意味着您不能分别设置线条和背景的颜色。解决这个问题的方法是使用相同大小的空白透明图像来绘制mser(MISER！)曲线，然后把它们都画在同一个轴上import numpy as np
import cv2
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
imp1 = sys.argv[1]
img1 = cv2.imread(imp1)
mser = cv2.MSER()
gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
vis = np.zeros([img1.shape[0],img1.shape[1],4])
regions = mser.detect(gray, None)
hulls = [cv2.convexHull(p.reshape(-1, 1, 2)) for p in regions]
cv2.polylines(vis, hulls, 1, (0, 255, 0))
vis = np.array(vis, dtype=np.uint8)
Copy green channel data to (alpha) transparent channel
vis[:,:,3] = vis[:,:,1]
def plot_stuff(img1, img1_name, img2, img2_name):
fig,axes = plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))
print(img1.shape)
axes[0].imshow(np.sum(img1,2), cmap=’Greys_r’)
axes[0].set_title(img1_name)
axes[1].imshow(np.sum(img1,2), cmap=’Greys_r’)
axes[1].imshow(img2)
axes[1].set_title(img2_name)
fig.suptitle(“All Images”)
plt.show()
plot_stuff(img1, ‘Original’, vis, ‘MISER Regions’)
对我来说是回报，
使用matplotlib.版本1.4.3’和cv2.版本’$Rev:4557$’
Original: https://blog.csdn.net/weixin_35476730/article/details/113961009
Author: 玉米真可爱
Title: python colormap jet_无法在matplotlib中显示普通图像，它将使用jet colormap继续显示
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