Python 使用numpy遮罩阵列和imshow绘制分割的彩色图像

我对numpy的蒙版数组数据结构不熟悉，我想用它来处理分割的彩色图像

当我使用matplotlib的

plt.imshow（蒙版灰色图像，“灰色”）

显示蒙版灰色图像时，无效区域将显示为透明，这正是我想要的。 然而，当我对彩色图像做同样的操作时，它似乎不起作用。 有趣的是，数据点光标不会显示rgb值

[r，g，b]

，而是显示为空

[]

，但仍然显示颜色值，而不是透明的

我是做错了什么，还是matplotlib

imshow

中还没有提供

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从scipy.misc导入面
img_col=face（）#来自scipy的示例图像
img_gray=np.dot（img_col[…，：3]，[0.299,0.587,0.114]）#转换为灰色
阈值=25
mask2D=img_灰度<阈值#一些示例性掩模
mask3D=np.至少3d（mask2D）*np.类似于（img_col）#通过广播扩展到3d。。。
#使用numpy的掩码数组指定数据的有效位置
m_img_gray=np.ma.masked_其中（mask2D，img_gray）
m_img_col=np.ma.masked_其中（mask3D，img_col）
图，轴=plt.子批次（1,4，num=2，clear=True）
轴[0].imshow（mask2D.astype（np.float32））#打印掩码
轴[0]。设置标题（“简单遮罩”）
轴[1].imshow（m_img_gray，“gray”）#plot gray verison=>works
轴[1]。设置标题（“（作品）\n蒙版灰色”）
轴[2]。imshow（m_img_col）#打印颜色版本，=>不工作
轴[2]。设置标题（“不工作）\n蒙版颜色”）
#手动添加遮罩作为alpha通道以显示所需内容
轴[3].imshow（np.append（m_img_col.data，255*（1-（0

下面是一个示例图像：

[更新]：

---

为提高清晰度，对代码和图像进行了一些小改动…

我不知道这是否是matplotlib尚未提供的功能，但您可以 只要将掩码为True时的所有值设置为255：

m_img_col.data[m_img_col.mask]=255

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这样无效区域将显示为透明

无法解决您的问题，但1）您的遮罩无法正常广播。如果您使用

np.unique（m\u img\u col.mask.sum（-1））

您将看到有1个或2个通道被屏蔽的像素，这应该是不正确的。尝试

m\u img\u col=np.ma.masked\u其中（np.broadcast\u to（mask2D[…，None]，img.shape）*img，img）

。2） 对于RGB，您可能无法执行相同的操作，因为屏蔽一个像素意味着屏蔽3个值，而不是1个值。在这一点上，使用RGBA更加实用和安全（感谢您提供的信息…这个简单示例中的问题是np.ma.masked_where中的掩码生成。我不应该与图像相乘，因为它也可以是0。因此这是一个正确的版本：m_img_col=np.ma.masked_where（np.atleast_3d（mask2D）*np.ones_）（img，img）无论如何，在我的实际应用程序中，我已经提供了遮罩，所以这不是问题，但感谢您发现：）这种方法不是透明的，只是用白色填充遮罩军团。张贴图中的白色部分只是白色背景的颜色。