Matplotlib：imshow中cmap的作用是什么？

Question

我正在尝试用Python学习opencv，遇到了下面这段代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

BLUE = [255,0,0]

img1 = cv2.imread('opencv_logo.png')
replicate = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_WRAP)
constant= cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)

plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')

plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')
plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')

plt.show()

来源：http://docs.opencv.org/master/doc/py_tutorials/py_core/py_basic_ops/py_basic_ops.html#exercises

请问plt.imshow(img1, 'gray')这行代码是干什么的？我在谷歌上搜索过，了解到'gray'这个参数是个颜色映射。但是我在网站上看到的图片（链接里有）并没有以灰度显示。我试着去掉第二个参数，代码变成了plt.imshow(img1)。这样执行后，图片和之前一样。那第二个参数'gray'到底有什么作用呢？能不能给我解释一下？非常感谢任何帮助。

PS. 我对Matplotlib完全是个新手

Answer 1

当 img1 的形状是 (M,N,3) 或 (M,N,4) 时，img1 中的值被理解为 RGB 或 RGBA 值。在这种情况下，cmap（颜色映射）就会被忽略。根据 help(plt.imshow) 的说明：

cmap : ~matplotlib.colors.Colormap，可选，默认值：None

如果是 None，默认使用 rc image.cmap 的值。当 X 有 RGB(A) 信息时，cmap 会被忽略

但是，如果 img 是形状为 (M,N) 的数组，那么 cmap 就会控制用来显示这些值的颜色映射。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axes_grid1 as axes_grid1
np.random.seed(1)

data = np.random.randn(10, 10)

fig = plt.figure()
grid = axes_grid1.AxesGrid(
    fig, 111, nrows_ncols=(1, 2), axes_pad = 0.5, cbar_location = "right",
    cbar_mode="each", cbar_size="15%", cbar_pad="5%",)

im0 = grid[0].imshow(data, cmap='gray', interpolation='nearest')
grid.cbar_axes[0].colorbar(im0)

im1 = grid[1].imshow(data, cmap='jet', interpolation='nearest')
grid.cbar_axes[1].colorbar(im1)
plt.savefig('/tmp/test.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0.0, dpi=200,)