imshowとは？初心者が押さえるべき使い方・基礎知識と応用のヒント共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

imshowとは？初心者が押さえるべき使い方・基礎知識と応用のヒント

imshowは画像データを画面に表示する機能の総称です。主にデータ分析や画像処理の結果を可視化するために使われます。この用語は Python の Matplotlib や MATLAB など、さまざまな開発環境で登場します。最も身近なのは Python の matplotlib のimshow で、画像を配列として取り扱い、色味や解像度を設定して画面に映し出します。

Pythonでのimshowの使い方

Python では Matplotlib の plt.imshow() を使い、表示は plt.show() で行います。画像データは NumPy の配列、あるいは PIL/Pillow で開いた画像データなど、形式はさまざまです。初心者はまず画像を読み込んで表示する流れを覚えると、データの性質を直感的に理解できます。

基本の流れ

1) 画像データを用意する。 2) plt.imshow(データ) を呼び出す。 3) plt.show() でウィンドウを開く。これだけで画面上に画像が表示されます。

簡単なコード例

例:

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread('path/to/image.jpg')

plt.imshow(img)

plt.axis('on')

plt.show()

MATLABでのimshowの使い方

MATLAB でも imshow は同様に画像を表示する関数です。MATLAB では imshow(画像データ) と書くだけで画面に表示されます。

MATLABの例

img = imread('image.jpg');

imshow(img);

よくあるポイントとコツ

カラーマップ を決めたいときは cmap の設定を使います。例: plt.imshow(img, cmap='gray')

補間方法 は interpolation で調整します。デフォルトは 'bilinear' ですが、'nearest' なども選べます。

原点の位置 は origin で設定します。デフォルトは環境によって異なる場合があります。

表示設定の表でおさらい

項目	説明
imshow	画像データを画面に表示する基本関数
plt.imshow	Matplotlib での実装例
plt.show	表示ウィンドウを開く関数
cmap	カラー地図、表示の色味を決める
interpolation	画像の拡大縮小時の補間方法
origin	原点の位置を指定

初心者がつまづく点と対処法

画像を読み込んだのに表示されないときは、ファイルパスが間違っていないか、ファイル形式が対応しているかを確認しましょう。データ型の違い（例えばカラー画像とグレースケールの違い）により、表示結果が思うように出ないことがあります。カラーとグレースケールの扱いを理解すると混乱を防げます。

応用のヒント

imshowは単に1枚の画像を表示するだけでなく、複数の画像を並べて比較したり、画像処理の結果を確認したりするのにも使えます。サブプロットを使って複数枚を一画面に並べる方法や、ヒストグラムや閾値処理の結果を続けて表示する実践は学習の良い題材です。

まとめ

imshowを覚えると、写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）データや機械学習の前処理・評価の場面で、結果をすぐに視覚確認できます。中学生でも、画像データを読み込んで表示する数行のコードを試すだけで、データの性質を直感的に理解しやすくなります。最初は基本を押さえ、徐々にカラーマップや補間、原点設定といった細かな設定へと広げていくのがよいでしょう。

imshowの関連サジェスト解説

plt.imshow とは: plt.imshow とは、Python のデータ可視化ライブラリ Matplotlib の中の機能で、2次元や3次元の配列データを絵として画面に表示する役割を持ちます。画像データを numpy 配列として用意し、 plt.imshow(img) と呼ぶと、画面にピクセル単位の絵が現れます。初期状態では軸が表示されますが、軸を隠したいときは plt.axis('off')、色の範囲を指定したいときは vmin/vmax、カラーの雰囲気を変えたいときは cmap='gray' や cmap='viridis' などの引数を使います。表示の準備としては、画像ファイルを読み込んで numpy 配列に変換する方法が一般的で、PIL や imageio を使うのが代表的です。最後に plt.show() を呼ぶと新しいウィンドウに表示され、終了後には plt.close() で後始末をします。カラー画像は形状が (高さ, 幅, 3) で RGB として表示され、グレースケールは cmap='gray' を指定します。データ値の範囲は通常 0 から 1（浮動小数点数）または 0 から 255（整数）で、適切に正規化することが重要です。拡大縮小の見え方には aspect、拡大時の補間方法には interpolation などの設定が影響します。これらを知っておくと、データの特徴を直感的に把握しやすくなります。
cv2.imshow とは: cv2.imshow とは OpenCV の Python ライブラリの画像表示機能です。画像処理の結果を画面で確認するために使います。使い方はとてもシンプルです。まず画像を読み込むかカメラから取り込んだフレームを用意します。次に cv2.imshow(window_name, image) という形で窓を作って表示します。window_name は表示する窓の名前で image は表示したい画像データです。OpenCV は色が BGR の順番で格納されますので RGB に直して表示したい場合は色変換を行います。表示した窓を操作するには cv2.waitKey を使います。delay をミリ秒単位で指定します。delay が 0 の場合は無限に待ち続けます。1 以上の値ならその時間だけ待機します。待っている間にキーが押されるとそのキーのコードが返ってきます。何も押されなければ -1 が返ることもあります。実際の典型的な流れは画像を読み込み cv2.imshow で表示し waitKey で任意のキーを待ちます。最後に cv2.destroyAllWindows で窓を閉じます。これを覚えておくと初めての OpenCV のチュートリアルでも迷いません。カメラを使う場合は VideoCapture を使ってループ内で frame を表示します。例えばカメラ番号を 0 として cap.read を繰り返し cv2.imshow で表示します。q キーで終了するのがよくある方法です。注意点として headless な環境や GUI がない環境では cv2.imshow は動きません。その場合は画像を保存したり matplotlib で表示する方法を使います。簡単な例として次のようなコードがよく使われます。 cv2.imread で画像を読み込み cv2.imshow で表示し waitKey 0 で待機し destroyAllWindows で終える。cv2.imshow とは初心者にとっての最初の画像表示機能の入り口です。ウィンドウの扱い色の順番そして待機の仕方を押さえると実務での画像確認が楽になります。

imshowの同意語

画像を表示: 画像データを画面に出力し、視認できる状態にする行為。
画像表示: 画像を画面に表示する機能・処理全般を指す用語。
画像を描画: 画像データを画面上に描くこと。ピクセルを画面へ転送して表示する行為。
画像をウィンドウに表示: 画像を新しいウィンドウや表示領域に出力して表示する動作。
画面へ画像を出力: 画像データをディスプレイに出力して可視化すること。
画像を可視化: 画像データを人の目で見える形に変換して表示すること。
イメージを表示: 英語の image に対応する表現で、画像を画面に映すこと。
画像レンダリング: 画像データをレンダリングして表示可能なピクセルに変換し、画面に描くこと。
写真を表示: 写真データを画面に表示すること。実務でよく使われる表現。
ピクチャを表示: デジタル画像（ピクチャ）を画面に表示すること。
表示用関数: 画像を表示する目的の関数、機能の総称を指す語。
画像表示機能: 画像を表示する機能そのものを指す表現。
イメージ描画: 画像データを画面上に描画する行為。
画面表示: 画面上に情報を表示する一般用語として、画像表示にも用いられる表現。

imshowの対義語・反対語

非表示: 画像を画面に表示しない状態。imshowの表示を解除する対義概念として使われることが多い。
隠す: 意図的に画像を見えなくする行為。画面上で画像を見えなくするイメージ。
消去: 画面上の画像を取り除く、描画を消すこと。軸をクリアに近い意味。
クリア: 軸・画面を初期状態に戻す操作。表示を消す意図に近い。
消す: 画像を画面から消す行為。表示を取り除く最も直接的な表現。
透明化: 画像を透明にして視認性をなくすこと。表示自体を見えなくする発想。
表示解除: 画像の表示を解除して見えない状態にすること。

imshowの共起語

Matplotlib: Python のデータ可視化ライブラリ。imshow で画像データを画面に表示する際に使われる代表的なツールです。
pyplot: Matplotlib の簡易描画インターフェイス。imshow もこのモジュールから呼ぶことが多いです。
plt: pyplot の別名。短く書くときに使われるエイリアス。
NumPy: 数値計算ライブラリ。画像データは通常 NumPy 配列として扱われ、imshow の元データになります。
numpy: NumPy の略称。配列操作・データ型の定義に使われます。
ndarray: NumPy の多次元配列クラス。画像データの基本表現です。
array: 画像データを格納する 2D/3D 配列の一般的な呼称。
cmap: カラーマップ。データ値を色へ変換するルールを指定します。
colormap: 色のグラデーションを定義する設定。カラーマップと同義。
interpolation: 拡大時の画素補間方法。例: 'nearest' や 'bilinear' などを選択します。
origin: 表示原点。データ配列の左上または左下を基準に表示します。
extent: 座標軸と画像データの対応範囲を明示的に指定する属性。
vmin: カラーマップの最小表示値。データの下限を固定する設定です。
vmax: カラーマップの最大表示値。データの上限を固定する設定です。
norm: データの正規化ルール。0 〜 1 などのスケーリングを指定します。
alpha: 透明度。0 は完全に透明、1 は不透明。
aspect: アスペクト比。縦横比の表示方法を決めます。
figure: 描画ウィンドウの枠。Matplotlib の最上位オブジェクト。
axes: 座標軸と描画領域をまとめるオブジェクト。
colorbar: カラーマップの値を色と対応させた表示要素。
dtype: データ型。画像データの型（例: uint8、float32）。
uint8: 0〜255 の整数型。画像データの代表的な型です。
rgb: 3 チャンネルのカラー画像。赤・緑・青の値で色を表現します。
grayscale: 1 チャンネルの白黒画像。明るさのみで表現します。
OpenCV: OpenCV（Open Source Computer Vision）。cv2 などで画像処理・表示を行うライブラリ。
cv2.imshow: OpenCV の画像表示関数。別ウィンドウで画像を表示します。
waitKey: OpenCV の待機関数。キー入力を待つ用途に使います。
destroyAllWindows: 開いているすべてのウィンドウを閉じる処理。
MATLAB: 数値計算と可視化の環境。imshow は基本的な画像表示関数。
imagesc: MATLAB のデータを自動でスケールして表示する関数。
rgb2gray: カラー画像をグレースケールへ変換する関数（前処理として使われます）。
imshowpair: MATLAB で2つの画像を並べて表示する関数。
uint16: 0〜65535 の整数型。特定の画像データ形式で使われることがあります。
image: 表示対象の画像データそのものを指す一般語。
display: 表示するという行為を指す一般語。
visualization: データの可視化全般を指す語。imshow の文脈で使われることがあります。

imshowの関連用語

imshow: 画像をウィンドウに表示する基本的な関数。カラー画像は RGB、グレースケールは 1 チャネルとして表示され、デバッグや画像の可視化に使われます。
MATLAB: 数値計算・科学技術計算向けの環境。imshow は MATLAB の Image Processing Toolbox に含まれる画像表示機能です。
OpenCV: C++/Python 向けの代表的な画像処理ライブラリ。cv2.imshow や cv::imshow で画像をウィンドウに表示します。
cv2.imshow: OpenCV の Python 版の画像表示関数。ウィンドウ名を指定して画像を表示します。
cv::imshow: OpenCV の C++ 版の画像表示関数。画像を指定したウィンドウに表示します。
Matplotlib: Python のデータ可視化ライブラリ。plt.imshow で画像を表示し、カラーマップや正規化を設定できます。
plt.imshow: Matplotlib の画像表示関数。データ型やカラーマップ、表示範囲を制御して画像を描画します。
NumPy: Python の数値計算ライブラリ。画像データは多くの場合 ndarray（多次元配列）として扱われます。
ndarray: NumPy の多次元配列。画像データの基本的なデータ構造です。
RGB: 赤・緑・青の三原色。カラー画像は通常この順序でデータを扱います。
BGR: OpenCV が内部でよく使う色順。表示前に RGB に変換することが必要な場合があります。
グレースケール: 1 チャネルだけの明るさ情報を持つ画像。カラー情報なしで輝度を表現します。
uint8: 画素値を 0–255 の整数で表す標準的なデータ型。一般的なカラー画像の内部表現です。
uint16: 画素値を 0–65535 の整数で表すデータ型。高ダイナミックレンジ画像などで使われます。
float32: 浮動小数点型の画像データ。通常は 0–1 のレンジで扱われることが多いです。
インターポレーション: 表示時の補間方法の総称。拡大縮小時に隣接画素をどう推定するかを決めます。
nearest: 最近傍補間。最も速いが表示が階段状になります。
bilinear: バイリニア補間。4点を用いて滑らかな表示を実現します。
bicubic: バ bicubic 補間。より滑らかで高品質な表示になりますが計算量が増えます。
Colormap: 表示時の色割り当てルール。gray、hot、jet、viridis などが代表例です。
gray: グレースケール用のカラーマップ名。白黒の階調表示に使います。
jet: 虹色系の代表的なカラーマップ。値の違いを強調しやすいのが特徴です。
viridis: 視認性が高く、色覚バリアフリーを考慮したカラーマップの一つです。
color limits / clim: 表示するデータの最小値と最大値を固定してスケールを調整します。vmin/vmax 相当。
imagesc: MATLAB の関数。データの値域を自動的にスケールして表示します。
waitKey: OpenCV のイベント処理関数。キー入力を待ってウィンドウを閉じるなどの制御を行います。
destroyAllWindows: 表示中の全ウィンドウを閉じる OpenCV の機能です。
figure: Matplotlib や MATLAB で新しい図を作成する窓のような枠組み。
subplot: 1つの図を分割して複数の画像を並べて表示する機能。比較や並べ表示に便利。
色空間変換: RGB ↔ BGR、RGB ↔ HSV など、表示前に必要な場合に色を変換します。
画像フォーマット: PNG、JPEG、TIFF など、画像ファイルのフォーマット。読み込み時に形式に応じたデコードが行われます。