imshow如何处理M x N x 4输入中的alpha通道？

介绍

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库，其中imshow方法在显示图像时非常方便。对于普通的MxN灰度图像，可以直接传入MxN的二维数组进行显示。但是，在处理MxNx3和MxNx4的彩色图像时，由于需要同时考虑RGB三个通道/RGBA四个通道，可能会稍微有些复杂。本文主要介绍在处理MxNx4类型图像时，如何利用imshow进行画图，并对其中的alpha通道进行处理。

imshow函数

imshow函数是Matplotlib中常用的画图函数，可以用来显示二维和三维的图像数据。函数定义如下：

imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, rescale=None, url=None, *, data=None, **kwargs)

其中参数X是需要显示的图像数据，可以是一个二维矩阵或三维数组。

• 对于二维输入X，函数显示对应的灰度图像，像素值越小，则颜色越暗，像素值越大则颜色越亮。
• 对于三维输入X，可以分别表示为M * N * 3和M * N * 4，其中前者代表RGB三个通道的图像，后者代表RGB三个通道加上alpha通道的图像。

如何处理alpha通道

读取MxNx4类型的图像

在Python中，读取MxNx4类型的图像可以采用PIL库进行读取，读取时需要使用convert(‘RGBA’)方法将RGB转成带Alpha通道的图像。具体的代码如下：

from PIL import Image

im = Image.open('my_image.png')
im = im.convert('RGBA')

处理Alpha通道

有时候我们需要根据Alpha值对原始图像进行某些处理。对于一个MxNx4的图像，每个像素点都由四个数字组成，即R、G、B和A(alpha)。其中，前三个数字表示颜色，通常取值范围为0到255；最后一个数字表示alpha通道，通常取值范围为0到1。值为0表示完全透明，值为1表示完全不透明。因此我们可以对alpha通道进行二值化（threshold）或者线性变换（linear transition），以便更好地区分不同的像素。具体代码如下：

from PIL import Image
import numpy as np

im = Image.open('my_image.png')
im = im.convert('RGBA')

# 二值化alpha通道
data = np.array(im)
colors = data[:, :, :3]
alpha = data[:, :, 3]
alpha[alpha > 128] = 255
alpha[alpha <= 128] = 0
data = np.concatenate((colors, alpha[..., None]), axis=2)

# 线性变换alpha通道
data = np.array(im)
colors = data[:, :, :3]
alpha = data[:, :, 3]
alpha = 255 - alpha
data = np.concatenate((colors, alpha[..., None]), axis=2)

显示带alpha通道的图像

如果想要显示带有alpha通道的图像，在imshow函数中需要设置alpha参数，其取值范围为0到1，表示图像的不透明度。代码如下：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

im = Image.open('my_image.png')
im = im.convert('RGBA')

plt.imshow(im, alpha=0.5)
plt.show()

结论

在本文中我们主要介绍了如何处理MxNx4类型的带有alpha通道的图像，并使用imshow函数将其显示。需要注意的是，在显示带有alpha通道的图像时，需要设置alpha参数来设置图像的不透明度。同时，可以根据需要对alpha通道进行二值化或线性变换来进行不同的处理。

在实际应用中，带有alpha通道的图像常常用于制作半透明的渐变背景或者图标等。因此深入理解imshow函数如何处理带有alpha通道的图像，对于Matplotlib的使用者来说非常重要。