切片图像通道并将通道存储到 numpy 数组（与图像大小相同）。绘制 numpy 数组而不给出原始图像

Question

我将彩色图像的 3 个通道分开。我创建了一个与图像大小相同的新 NumPy 数组，并将图像的 3 个通道存储到 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。为什么会这样？

img和new_img数组元素相同，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()

期望与原始图像相同的图像。

Answer 1

问题是您的新图像将使用默认数据类型 float64 创建：

new_img=np.empty(img.shape)

除非您指定不同的 dtype。

您可以（最好）像这样复制原始图像的 dtype：

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（最差）指定一个你碰巧知道的与你的数据匹配的，像这样，

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

我假设您有某种原因需要一次复制一个频道，但如果没有，您可以避免上述所有问题，只需执行以下操作：

new_img = np.copy(img)

切片图像通道并将通道存储到 numpy 数组（与图像大小相同）。绘制 numpy 数组而不给出原始图像

Slicing the channels of image and storing the channels into numpy array(same size as image). Plotting the numpy array not giving the original image

rgb

image-processing

matplotlib

bgr

numpy-slicing