将所有非黑色像素转换为一种颜色不会产生预期的输出

Question

我试图选择非黑色像素，然后将它们着色为黑色，将黑色像素着色为白色。我使用了Stack Overflow 上提供的解决方案，但到目前为止它对我不起作用。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

image = plt.imread('Perforated_carbon/faltu.png')

plt.imshow(image)

plt.show()

image_copy = image.copy()

black_pixels_mask = np.all(image == [0, 0, 0], axis=-1)

non_black_pixels_mask = ~black_pixels_mask

# or non_black_pixels_mask = np.any(image != [0, 0, 0], axis=-1)  

image_copy[black_pixels_mask] = [255, 255, 255]

image_copy[non_black_pixels_mask] = [0, 0, 0]

plt.imshow(image_copy)

plt.show()

这是我目前得到的图像

我最喜欢的是这个

附加信息：

>>> image.shape

(256, 192, 3)

>>> image.dtype

dtype('float32')

>>> import matplotlib; print(matplotlib.__version__)

2.0.0

Answer 1

怎么换black_pixels_mask = np.all(image == [0, 0, 0], axis=-1);到black_pixels_mask = np.all(image == [0, 0, 0], axis=2)

Answer 2

问题是在 matplotlib 版本 <2.2.0 中，当您将数组传递给包含超出预期范围的数据时，没有规范化和任何警告imshow。所以，你可能会得到一些意想不到的结果，比如这里：Bizzare matplotlib behavior in display images cast as floats如果您将 matplotlib 更新到版本 >=2.2.0，则在运行问题中的代码时，您将看到以下警告：Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).并且生成的图像将是您想要的图像。所以，我给你的建议是更换image_copy[black_pixels_mask] = [255, 255, 255]经过image_copy[black_pixels_mask] = [1, 1, 1]并且还需要更新 matplotlib。这是 GitHub 上的相关问题：imshow不规范 RGB 图像中的颜色范围，以及拉取请求：将RGB 数据剪辑到imshow.