关于#机器学习#的问题：matplotlib图片显示有重影颗粒

Question

matplotlib图片显示有重影颗粒，

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def display_color_blocks(colors, proportions,image_path):

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

# 左侧：图片
image = Image.open(image_path)
# 在 ax1 中显示图片
ax1.imshow(image)
ax1.set_title('Local Image')  # 设置子图标题
ax1.axis('off')  # 关闭坐标轴


# 右侧：配色比例
for i, (color, prop) in enumerate(zip(colors, proportions)):
    ax2.barh(i, prop, color=np.array(color) / 255)
    ax2.text(prop / 2, i, f"{prop:.0%}",
             va='center', ha='center',
             color='white' if np.mean(color) < 128 else 'black')

ax2.set_xlim(0, 0.3)
ax2.set_yticks(range(len(colors)))
ax2.set_yticklabels([f"Color {i + 1}" for i in range(len(colors))])
ax2.invert_yaxis()
ax2.set_title("配色比例", fontfamily='SimHei')


plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 1

让【道友老李】来帮你解答，本回答参考gpt编写，并整理提供，如果还有疑问可以点击头像关注私信或评论。

如果答案让您满意，请采纳、关注，非常感谢！

这种重影颗粒的情况可能是由于显示的图片分辨率不够高导致的。可以尝试在显示图片之前对图片进行降采样（downsampling）处理，即减小图片的分辨率，这样可以减少重影颗粒的出现。 以下是对图片进行降采样的示例代码：

from PIL import Image
def downsample_image(image_path, factor):
    image = Image.open(image_path)
    width, height = image.size
    new_size = (int(width * factor), int(height * factor))
    resized_image = image.resize(new_size, Image.ANTIALIAS)
    resized_image.save('downsampled_image.png')
# 调用函数对图片进行降采样
downsample_image('your_image_path.png', 0.5)  # 第二个参数是降采样因子，可以根据需要调整

你可以尝试在显示图片之前调用这个函数对图片进行降采样处理，看看是否能够减少重影颗粒的出现。希望能帮到你！