使用numpy蒙版数组和imshow绘制分段彩色图像

Question

我是numpy的蒙面数组数据结构的新手，我想用它来处理分段彩色图像。

当我使用matplotlib的[r,g,b]来显示蒙面灰色图像时，无效区域将显示为透明，这就是我想要的。 但是，当我对彩色图像做同样的事情时，它似乎并不起作用。 有趣的是，数据点光标不会显示rgb值[]但显示空imshow，但仍会显示颜色值而不是透明。

我做错了什么或者matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import face img_col = face() #example image from scipy img_gray = np.dot(img_col[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]) #convert to gray threshold = 25 mask2D = img_gray < threshold # some exemplary mask mask3D = np.atleast_3d(mask2D)*np.ones_like(img_col) # expand to 3D with broadcasting... # using numpy's masked array to specify where data is valid m_img_gray = np.ma.masked_where( mask2D, img_gray) m_img_col = np.ma.masked_where( mask3D, img_col) fig,axes=plt.subplots(1,4,num=2,clear=True) axes[0].imshow(mask2D.astype(np.float32)) # plot mask axes[0].set_title("simple mask") axes[1].imshow(m_img_gray,"gray") #plot gray verison => works axes[1].set_title("(works)\n masked gray") axes[2].imshow(m_img_col) #plot color version, => does not work axes[2].set_title("(doesn't work)\n masked color") # manually adding mask as alpha channel to show what I want axes[3].imshow( np.append( m_img_col.data, 255*(1-(0 < np.sum(m_img_col.mask ,axis=2,keepdims=True) ).astype(np.uint8) ),axis=2) ) axes[3].set_title("(desired) \n alpha channel set manually") 中还没有提供？

orientation

这是一个示例图片：

[更新]： 对代码和图像进行一些细微的更改，以便更清晰......

Answer 1

我不知道这是否是matplotlib尚未提供的功能，但你可以 只需将掩码为True的所有值设置为255：

m_img_col.data[m_img_col.mask]=255

这样，无效区域将显示为透明