matplotlib - 对图像的 channel 进行切片并将 channel 存储到 numpy 数组中(与图像大小相同)。绘制 numpy 数组而不给出原始图像

Question

我分离了彩色图像的 3 个 channel 。我创建了一个与图像大小相同的新 NumPy 数组，并将图像的 3 个 channel 存储到 3D NumPy 数组的 3 个切片中。绘制 NumPy 数组后，绘制的图像与原始图像不同。为什么会发生这种情况？

img 和 new_img 数组具有相同的元素，但图像不同。

    import matplotlib.image as mpimg
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    img=mpimg.imread('/storage/emulated/0/1sumint/kali5.jpg')

    new_img=np.empty(img.shape)

    new_img[:,:,0]=img[:,:,0]
    new_img[:,:,1]=img[:,:,1]
    new_img[:,:,2]=img[:,:,2]

    plt.imshow(new_img)
    plt.show()

期望图像与原始图像相同。

Answer 1

问题是您的新图像将使用此行的默认数据类型 float64 创建:

new_img=np.empty(img.shape)

除非您指定不同的dtype。

您可以(最好)复制原始图像的dtype，如下所示:

new_img = np.empty(im.shape, dtype=img.dtype)

或者使用这样的东西:

new_img = np.zeros_like(im) 

或者(最差)指定一个您碰巧知道的与您的数据匹配的数据，如下所示，

new_img = np.empty(im.shape, dtype=np.uint8)

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我认为您有某种原因一次复制一个 channel ，但如果没有，您可以避免上述所有问题，只需执行以下操作即可:

new_img = np.copy(img)