python plt.imshow 怎么用

用法以既步骤：

1、给出一张图片。

2、用python读取图片：img = mpimg.imread('a.gif')注意：这里的gif就是上图，虽然是gif格式，但却只有一帧图片，因此是可以读取的；img实际上是一个多维列表。把数组在转化为图片：plt.imshow(img)：

3、img[:,:,1]是一个单通道图像，应该是灰度图，但是matplotlib显示出来的，是一个伪彩色图像。plt.imshow(img[:,:,1])。

4、还可以使用别的伪彩色方案，比如热力图：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="hot")，而上面图中的伪彩色，可以称为翠绿色（viridis），是matplotlib默认的着色方案。

5、用Nipy谱着色：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="nipy_spectral")。

6、在图片边上加上色彩标签：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="nipy_spectral")，plt.colorbar()。

先到文末下载opencv的安装包。其实这个安装包就是一个解压缩。

我们在安装包解压的目录找到这个文件

把这个文件拷贝到python的包安装目录下面

在python的shell导入cv2模块试试，看是不是安装好了。结果提示还需要安装一个依赖包

好吧，还好之前有这个numpy的安装包，直接安装

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)

From: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html?highlight=imshow#matplotlib.pyplot.imshow

改以下参数可以对图片效果进行调整：

举个栗子：

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