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python - 使用 numpy 和 matplotlib 叠加图像分割

coder 2023-08-17 原文

我正在尝试叠加两个图像。第一个是 512x512 NumPy 数组(来自 CT 图像)。第二个也是 512x512 NumPy 数组，但我只对值大于 0 的像素感兴趣(功能图像)。

为此，我正在尝试创建一个屏蔽数组。 

import numpy as np 
import numpy.ma as ma
import matplotlib.pyplot as plt

# Both images are loaded from a dicom. Both are numpy arrays of (512,512) 
Image1 = readimage(path)
Image2 = readimage(path)
# Create image 2 mask
mask = ma.masked_where(Image2>0, Image2)
Image2_mask = ma.masked_array(Image2,mask)

# Plot images
plt.figure(dpi=300)
y, x = np.mgrid[1:513,1:513]
plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim')
plt.set_cmap(plt.gray())
plt.pcolormesh(x, y, Image1,cmap='gray')
plt.pcolormesh(x, y, Image2_mask,cmap='jet')
plt.axis([x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
plt.colorbar()
plt.show()

此代码不显示任何叠加层。我做错了什么？有什么直接的方法吗？我来自 Matlab 环境，对 Python 还很陌生。

最佳答案

为什么不使用 imshow 呢？

您可以通过以下方式绘制二维图像:

plt.imshow(Image1, cmap='gray') # I would add interpolation='none'

之后，您可以通过以下方式轻松叠加分割:

plt.imshow(Image2_mask, cmap='jet', alpha=0.5) # interpolation='none'

更改 alpha 会更改叠加层的不透明度。

此外，为什么要创建 2 个掩码？一个就够了，你可以这样做:

Image2_mask = ma.masked_array(Image2 > 0, Image2)

实例:

import numpy as np
mask = np.zeros((10,10))
mask[3:-3, 3:-3] = 1 # white square in black background
im = mask + np.random.randn(10,10) * 0.01 # random image
masked = np.ma.masked_where(mask == 0, mask)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(im, 'gray', interpolation='none')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(im, 'gray', interpolation='none')
plt.imshow(masked, 'jet', interpolation='none', alpha=0.7)
plt.show()

关于python - 使用 numpy 和 matplotlib 叠加图像分割，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31877353/

matplotlibpythonpltImage39arraysnumpy

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