Python：matplotlib imshow() 中的 cmap 参数生成不同的二进制图像答案

【问题标题】：Python: cmap argument in matplotlib imshow() generates different binary imagesPython：matplotlib imshow() 中的 cmap 参数生成不同的二进制图像
【发布时间】：2019-07-19 11:45:36
【问题描述】：

通过设置 cmap="gray" 可以正确显示二进制图像。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
square = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
                   [0, 1, 1, 1, 0],
                   [0, 1, 1, 1, 0],
                   [0, 1, 1, 1, 0],
                   [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=np.uint8)
fig = plt.figure(figsize=(3,3))
plt.imshow(square, cmap="gray")
plt.show()

但是，当我们将其更改为“二进制”时，imshow() 会生成反向图像！

plt.imshow(square, cmap="binary")

这种奇怪行为的原因是什么？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib image-processing

【解决方案1】：

这是Colormap reference of the matplotlib documentation的截图：

可以看出binary从白色开始到黑色，而gray从黑色开始到白色。

【讨论】：

感谢您的回答。你知道这些选择的原因吗？
不确定“这样的选择”指的是什么。
二进制阵营的库开发者选择 0 为白色和 1 为黑色是否有历史原因？然而，在图像处理中，通常使用反向设置。 @ImportanceOfBeingErnest
一般来说至少应该有black->white和white->black这两个选项。那么问题是如何命名它们。原则上，您可以将一个命名为“gray”，另一个命名为“gray_r”。但是_r 语法对于用户来说并不是很容易发现，因此可以想出一个更好的名称。 “二进制”是有意义的，因为 0 通常什么都不是（=白色），而 1 是某种东西（=黑色）。

【解决方案2】：

您可以查看下面的matplotlib 颜色图，其中二进制是灰色的反面，这就是您得到高于结果的原因。

从here了解更多信息。

【讨论】：