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

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

概要

matplotlib の imshow で画像やヒートマップを描画する方法を解説します。

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公式リファレンス

pyplot.imshow

matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, *, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs)
引数
名前 型 デフォルト値
X array-like or PIL image
画像データ
cmap str or Colormap rcParams[“image.cmap”] (“viridis”)
カラーマップオブジェクトまたは登録済みのカラーマップ名。image が RGB または RGBA データの場合は無視される。
norm Normalize None
Normalize オブジェクト。image が RGB または RGBA データの場合は無視される。
aspect {‘equal’, ‘auto’} or float rcParams[“image.aspect”] (“equal”)
アスペクト比
interpolation str rcParams[“image.interpolation”] (“antialiased”)
補完方法
alpha float or array-like None
アルファブレンドに使用するアルファ値
vmin, vmax float
カラーマップで表示する値の範囲
origin {‘upper’, ‘lower’} rcParams[“image.origin”] (“upper”)
原点の位置
extent floats (left, right, bottom, top) None
Axes の中で画像が配置される領域
filternorm bool, default: True True
アンチグレイン画像リサイズフィルタのパラメータ。filternorm が設定されていると、フィルタは整数値を正規化して丸め誤差を補正します。
filterrad float > 0, default: 4.0 4.0
補間方法 ‘sinc’, ‘lanczos’ 及び ‘blackman’ で使用するフィルタの半径
resample bool rcParams[“image.resample”] (True)
False の場合は描画領域より画像が大きい場合のみ縮小する。
url str None
url

返り値
名前 説明
AxesImage imshow で作成したオブジェクト

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。

sample.jpg

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)
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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
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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()