Matplotlib Plot 将图像显示为单独的 r g b 图像而不是单个 RGB 图像答案

【问题标题】：Matplotlib Plot showing image as separate r g b images rather than a single RGB imageMatplotlib Plot 将图像显示为单独的 r g b 图像而不是单个 RGB 图像
【发布时间】：2019-06-01 19:34:12
【问题描述】：

我有一个表示为形状为 [224, 224, 3] 的 Numpy 数组的图像。我正在尝试使用 matplotlib 绘制这个： plt.imshow(img) 但它不是获取单个 RGB 图像，而是在单个图中绘制分离的 R、G 和 B 图像。我哪里错了？

我尝试查看图像的形状以及绘制图像的一些示例。 “img”变量的形状为[224, 224, 3]，是一个numpy数组类型。

        from torchvision import datasets, transforms
        from torch.utils.data import DataLoader
        import matplotlib.pyplot as plt


        # Define Image Transform
        transform = transforms.Compose([transforms.Resize(255),
                                transforms.CenterCrop(224),
                                transforms.ToTensor()])

        # Load Custom Image Dataset
        dataset = datasets.ImageFolder(root="./Cat_Dog_data", 
                                          transform=transform)

        # DataLoader
        dataLoader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True)

        # Get one batch of Data
        # len(images): 32
        # len(labels): 32
        # shape of images[0]: torch.Size([3, 224, 224])
        images, labels = next(iter(dataLoader))

        # img.shape: [224,224,3]
        img = images[0].numpy().reshape([224, 224, 3])

        plt.imshow(img)
        plt.show()

我希望图像是狗或猫的单个 RGB 图像。但我得到的输出是该图像的 R、G、B 分量图，作为单个图中的列，如下所示。

【问题讨论】：

你已将图像重新整形为 (224,224,3)。它的原始形状是什么？
嗨。原始形状是 (3, 224, 224)。我为绘图目的对其进行了改造。

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

代码最终使用 np.transpose() 函数而不是 np.reshape() 函数工作。

from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt

# Define Image Transform
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(255),
                                transforms.CenterCrop(224),
                                transforms.ToTensor()])

# Load Custom Image Dataset
dataset = datasets.ImageFolder(root="./Cat_Dog_data", transform=transform)

# DataLoader is a Generator
dataLoader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# Get one batch of Data
images, labels = next(iter(dataLoader))

# Use transpose instead of reshape.
img = images[0].numpy().transpose((1, 2, 0))

plt.imshow(img)
plt.show()

【讨论】：