matplotlib – 画像やヒートマップを表示する imshow の使い方

image の指定方法

次の形状の配列に対応しています。

• (M, N): カラーマップを適用して表示する
• (M, N, 3): RGB 値として解釈して表示する
• (M, N, 4): RGBA 値として解釈して表示する

形状が (M, N, 3) または (M, N, 4) の場合、各画素は $[0, 1]$ の float 型または $[0, 255]$ の int 型である必要があります。範囲外の値はこの範囲にクリップした上で表示されます。

グレースケール画像を表示する

グレースケール画像は形状が (M, N) なので、カラーマップが適用されて描画されます。 グレースケール画像として表示したい場合は cmap="gray" を指定します。

In [1]:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image

np.random.seed(0)

img = np.array(Image.open("sample.jpg").convert("L"))
print(img.shape)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img, cmap="gray")

plt.show()

(318, 425)

カラー画像を表示する

In [2]:

img = plt.imread("sample.jpg")
print(img.shape)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img)

plt.show()

(318, 425, 3)

OpenCV のカラー画像

OpenCV の cv2.imread() で読み込んだ画像はチャンネルの順番が BGR なので、imshow() で表示する前に RGB に変換する必要があります。

In [3]:

import cv2

bgr = cv2.imread("sample.jpg")
rgb = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(bgr)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(rgb)

plt.show()

2次元配列

形状が (M, N) の配列を渡した場合は、カラーマップで描画されます。

In [4]:

mat = np.random.rand(10, 10)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(mat)

plt.show()

aspect – アスペクト比を設定する

aspect でアスペクト比を指定します。

• float: height / widthheight/width で指定する
• ‘auto’: Axes に合わせてアスペクト比を調整する
• ‘equal’: マス目が正方形になるようにアスペクト比を調整する

alpha – 透過度を設定する

alpha でメッシュの透過度を指定します。

In [5]:

mat = np.random.rand(10, 10)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(mat, alpha=0.5)

plt.show()

origin – 座標系を設定する

• “upper”: 左上原点で +x が右、+y が下の画像座標系
• “lower”: 左下原点で +x が右、+y が上の標準座標系

matshow – 2次元配列を表示する

plt.matshow() は、plt.imshow() のパラメータを2次元配列の描画用に以下をデフォルトとした関数です。

• origin=’upper’
• interpolation=’nearest’
• aspect=’equal’
• x 軸、y 軸の目盛りはそれぞれ左と上に配置される
• x 軸、y 軸の目盛りのラベルは整数で設定される

In [6]:

mat = np.random.rand(10, 10)

fig, ax = plt.subplots()
ax.matshow(mat)

plt.show()