使用pylab.imshow()显示图片

Question

我对这些东西还比较陌生，最近开始学习图像分析的教程，链接在这里。在尝试执行 pylab.imshow(dna) 这一步时，出现了以下错误：

In [10]: pylab.imshow(dna)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-fc86cadb4e46> in <module>()
----> 1 pylab.imshow(dna)

 /usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/pyplot.pyc in imshow(X, cmap, norm, aspect,    interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, hold, **kwargs)
   2375         ax.hold(hold)
   2376     try:
-> 2377         ret = ax.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, **kwargs)
   2378         draw_if_interactive()
   2379     finally:

/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/axes.pyc in imshow(self, X, cmap, norm, aspect, interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, **kwargs)
   6794                        filterrad=filterrad, resample=resample, **kwargs)
   6795 
-> 6796         im.set_data(X)
   6797         im.set_alpha(alpha)
   6798         self._set_artist_props(im)

/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/image.pyc in set_data(self, A)
    409         if (self._A.ndim not in (2, 3) or
    410             (self._A.ndim == 3 and self._A.shape[-1] not in (3, 4))):
--> 411             raise TypeError("Invalid dimensions for image data")
    412 
    413         self._imcache =None

TypeError: Invalid dimensions for image data

我很确定我按照教程的每一步都做了，但就是搞不清楚哪里出了问题。

Answer 1

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(img.reshape(48, 48)) # for example: 48

当然可以！请把你想要翻译的内容发给我，我会帮你用简单易懂的语言解释清楚。

Answer 2

从 v3.3 版本开始，这个错误不再出现了，因为现在大小为 MxNx1 的三维数组会自动转换成 MxN 的格式来显示。

Answer 3

这段话的意思是，图像在保存时的格式是这样的：用代码 dna = mahotas.imread('dna.jpeg') 读取后，type(dna) 会显示为 numpy.ndarray，而 dna.shape 会显示为 (1024, 1344, 1)，表示这个图像的尺寸和通道数。

这里的问题是，如果你传入一个三维的 ndarray，程序会期待你有3个或4个通道（比如RGB或RGBA）。你可以查看堆栈跟踪的最后一帧第410行的代码。

你只需要用下面的代码去掉多余的维度：

dna = dna.squeeze()

或者

imshow(dna.squeeze())

想要了解 squeeze 是怎么工作的，可以看下面的例子：

a = np.arange(25).reshape(5, 5, 1)
print a.shape # (5, 5, 1)
b = a.squeeze()
print b.shape # (5, 5)