使用 RGB 数据将输入数据剪切到 imshow 的有效范围（浮点数为 [0..1] 或整数为 [0..255]）答案

【问题标题】：Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers)使用 RGB 数据将输入数据剪切到 imshow 的有效范围（浮点数为 [0..1] 或整数为 [0..255]）
【发布时间】：2018-09-13 14:18:54
【问题描述】：

在将 MRI 切片转换为 PNG 格式后，我尝试运行图形切割算法。我一直遇到以下问题：

Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).

即使在设置vmin 和vmax 之后也是如此：

plt.imshow(out, vmin=0, vmax=255)

【问题讨论】：

标签： python matplotlib normalization

【解决方案1】：

在缩放[0, 255] 范围后将图像投射到np.uint8 将消除此警告。这似乎是matplotlib 中的一个功能，正如issue 中所讨论的那样。

plt.imshow((out * 255).astype(np.uint8))

【讨论】：

【解决方案2】：

使用plt.imshow(out.astype('uint8')) 代替plt.imshow(out)。就是这样！

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你想展示它，你可以使用img/255。

或者

np.array(img,np.int32)

原因是如果颜色强度是浮点数，那么matplotlib expects 它的范围是 0 到 1。如果是 int，那么它需要 0 到 255。所以你可以强制所有数字为 int 或 scale全部减少 1/255。

【讨论】：

【解决方案4】：

正如警告所说，它在 (0,1).... 之间裁剪数据。我尝试了上述方法，警告消失了，但我的图像缺少像素值。所以我为我的 numpy 数组 Image (64, 64, 3) 尝试了以下步骤。第1步：检查数组的最小值和最大值

maxValue = np.amax(Image)
minValue = np.amin(Image)

在我的情况下，图像的最小值为负数，最大值为正数，但都在 (-1, 1.5) 之间，所以第2步：我只是在imshow之前剪切了数据

Image = np.clip(Image, 0, 1)
plt.imshow(Image)

请注意，如果您的像素值在 (-84, 317) 等范围内，那么您可以使用以下步骤

Image = Image/np.amax(Image)
Image = np.clip(Image, 0, 1)
plt.imshow(Image)

【讨论】：

【解决方案5】：

只要在这个范围内 [0:1]

如果调用amax()和amin()后在[-1, 1]之间则

img = img / 2 + 0.5

如果在 [0, 250] 之间

img = img / 250

【讨论】：