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matplotlib.pyplot의 gray image 출력이 이상하다면

matplotlib.pyplot의 gray image 출력이 이상하다면

흑백이미지를 준비하고 matplotlib.pyplot에서 plt.imshow로 출력을 해보면 cmap이라는 옵션을 줘야한다 color map이라는 뜻인데 기본값이 viridis라고 한다. 실제로 색이 비슷한걸 보니 그런것 같다 This parameter is ignored if X is RGB(A). 마지막에 이런 문장이 있는데, X가 RGB image면 cmap을 무시한다고 한다 channel 3인 gray image로 줬을 때는 cmap을 안줘도 gray로 잘 나온다

  • format_list_bulleted 프로그래밍/Python
  • · 2024. 4. 22.
  • textsms
matplotlib 기본 간단하게

matplotlib 기본 간단하게

1. matplotlib 파이썬의 대표적인 시각화 도구 가장 먼저 나와서 유명함 pyplot 객체(그림판)을 사용하여 데이터 표시 일단 메모리에 그림을 올려놓고 flush하여 메모리에 올린 그림을 사람에게 보여줌 import matplotlib.pyplot as plt로 부르는 것이 관례 argument,kwarg형태로 받아서 인자가 뭐가있는지 찾기가 어려움 2. plt.plot() plt.plot()은 기본으로 line graph 요즘은 plt.show()안해도 보여준다고는 한다 하나의 판 위에 그림을 계속 쌓아가는 개념이다. 하나의 판 위에 2개의 그림을 그림 1개를 먼저 그리고 다음 그림을 또 그려 쌓아가는거임 3. add_subplot plt.figure()로 figure()객체를 만들고 add_..

  • format_list_bulleted Visualization
  • · 2024. 1. 3.
  • textsms
pytorch의 tensor를 plt.imshow()했더니 TypeError: Invalid shape for image data

pytorch의 tensor를 plt.imshow()했더니 TypeError: Invalid shape for image data

https://velog.io/@olxtar/Torchvision-PIL-torch.Tensor-PIL-Image [Torchvision / PIL] torch.Tensor PIL Image PIL/Numpy Array/Torch Tensor 이미지끼리 변환하기 / torchvision.transforms.ToTensor() / torchvision.transforms.ToPILImage velog.io PIL이나 opencv로 이미지를 열때는 (height, width, channel) 순으로 shape를 가지게 된다 img = Image.open('/content/karina.jpeg') img2 = cv2.imread('/content/karina.jpeg') print(np.array(img).s..

  • format_list_bulleted 프로그래밍/Pytorch
  • · 2023. 11. 7.
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opencv와 PIL이 이미지를 저장하는 방식의 차이

opencv와 PIL이 이미지를 저장하는 방식의 차이

opencv는 컬러 이미지를 BGR로 저장하는데, PIL은 RGB로 저장한다 그래서 동일한 이미지를 opencv로 read할때와 PIL로 open할때 plt.imshow()하면 보이는게 다르다 from imageio import imread from PIL import Image import cv2 import matplotlib.pyplot as plt #opencv를 이용하여 이미지 load 후 시각화 img = cv2.imread(kitten_path) plt.imshow(img) plt.show() opencv로 열면 파란색이 먼저 보임 # PIL을 이용하여 이미지 load후 시각화 img_ = Image.open(kitten_path) plt.imshow(img_) plt.show() #imag..

  • format_list_bulleted 프로그래밍/Python
  • · 2023. 11. 7.
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