Imshow与在分割图像上应用matplolib.cm的差异性

在Matplotlib中，imshow函数用于显示图像，但是对于分割图像，也可以使用matplolib.cm模块来为每个类别着色。然而，这两种方法在某些情况下会出现差异。

以下为示例代码：

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

# 创建分割图像
img = np.zeros((10,10))
img[2:5,2:5] = 1
img[5:8,5:8] = 2

# 使用imshow显示分割图像
plt.imshow(img, cmap=cm.Set1)
plt.show()

# 使用matplolib.cm为分割图像添加颜色
colors = ['red', 'green', 'blue']
cmap = cm.colors.ListedColormap(colors)
plt.imshow(img, cmap=cmap)
plt.show()

上述代码中，我们首先创建了一个10x10的二维矩阵来表示分割图像。图像中包含三个类别，类别0用黑色（默认颜色），类别1用红色，类别2用绿色。

使用imshow函数显示图像时，我们需要将颜色映射函数（cmap）设置为Set1（或其他的变化），这样imshow就会自动为每个类别着以不同的颜色。

当我们使用matplolib.cm为图像添加颜色时，我们需要先定义一个颜色映射表，然后使用ListedColormap函数来创建颜色映射。然后使用与imshow相同的方式来显示图像。

需要注意的是，使用imshow函数时，颜色映射函数会自动过滤掉无效的类别，而使用matplolib.cm添加颜色时，需要手动处理无效的类别。