plt.imshow(lum_img)
plt.colorbar()
显示特定范围内的数据当我们需要提高图像的对比度或增强某部分的特性时 ， 通过直方图可以非常直观的看出图像的频率特性 。
plt.hist(lum_img.ravel(), bins=256, range=(0.0, 1.0), fc=\'k\', ec=\'k\')
从直方图中我们可以看出 ， 数据主要集中在0.1到0.99之间 ， 所以显示图像的时候 ， 我们可以只显示这一部分 。
plt.subplot(121)
plt.imshow(lum_img)
plt.title(\'Before\')
plt.colorbar(orientation =\'horizontal\')
plt.subplot(122)
plt.imshow(lum_img, clim=(0.1, 0.99))
plt.title(\'After\')
plt.colorbar(orientation=\'horizontal\')
插值当原始图像转变成低分辨率图像时候 ， 我们可以通过插值的方法使图像正常显示 。下面结合使用Pillow库导入jpg格式图像演示插值的用法 。
from PIL import Image #导入Pillow库
picName= os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+\'/1.jpg\'
img = Image.open(picName) #导入图像文件
img.thumbnail((64, 64), Image.ANTIALIAS) #将原始图像转变成64*64的图像
plt.imshow(img)
当我们把图像改为64*64时 ， 该图的大部分信息已经丢失 ， 为了使图像正常的在屏幕上显示 ， imshow默认情况下使用双线性插值法进行插值处理并显示为上图 。
另外 ， 通过关键字interpolation可使用其他插值法进行处理显示 。
plt.imshow(img, interpolation=\"bicubic\")

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