使用Matplotlib.image的自定義顏色圖

Question

我正在使用matplotlib.image.imsave('file.png',file,cmap=cmap)保存2d Numpy數組的.png ，其中該數組只能具有0、1或10的值。我希望0到是白色，1是綠色，10是紅色。 我在這個問題上看到了類似的東西： Matplotlib：具有三種顏色的自定義顏色圖 。 問題是imsave不會將norm作為參數，但是對我的應用程序而言，使用pyplot太慢了。 任何援助將不勝感激！

Answer 1

由值[0,1,10]組成的輸入數組實際上不是圖像數組。 圖像數組將從0到255或從0.到1. 。

一種。 使用LinearSegmentedColormap

一個想法是將數組im標准化為1 .： im = im/im.max() 。 然后可以使用matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list創建值為0 -> white, 0.1 -> green, 1 -> red 。

import matplotlib.image
import numpy as np

im = np.random.choice([0,1,10], size=(90, 90), p=[0.5,0.3,0.2])

im2 = im/10.
clist = [(0,"white"), (1./10.,"green"), (1, "red")]
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("name", clist)
matplotlib.image.imsave(__file__+'.png', im, cmap=cmap)

對應的pyplot圖

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(im, cmap=cmap)
plt.colorbar(ticks=[0,1,10])
plt.show()

看起來像這樣

灣 使用ListedColormap

ListedColormap可用於生成白色，綠色和紅色這三種顏色的顏色圖。 在此顏色圖中，顏色是等距分布的，因此也需要將圖像數組映射到等距的值。 可以使用np.unique(im,return_inverse=True)[1].reshape(im.shape) ，該返回僅包含值[0,1,2]的數組。 我們再次需要歸一化為1。

im = np.random.choice([0,1,10], size=(90, 90), p=[0.5,0.3,0.2])

im2 = np.unique(im,return_inverse=True)[1].reshape(im.shape)
im3 = im2/float(im2.max())

clist = ["white", "green","red"]
cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(clist)
matplotlib.image.imsave(__file__+'2.png',im3, cmap=cmap) 

雖然輸出圖像看起來與上面的圖像完全相同，但是相應的matplotlib圖將具有不同的顏色條。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(im2, cmap=cmap)
cb = plt.colorbar(ticks=[0,1,2])
cb.ax.set_yticklabels([0,1,10])
plt.show()

Answer 2

只需構建一個(N, M, 3)數組並將其作為RGB模式下的圖像像素即可。 然后，將您的3個唯一值映射到這3種顏色就足夠了。

碼：

import numpy as np
from scipy.misc import imsave

raw = np.random.choice((0,1,10), size=(500, 500))
img = np.empty((raw.shape[0], raw.shape[1], 3))

img[raw == 0] = (255, 255, 255)  # RGB -> white
img[raw == 1] = (0,255,0)        #        green
img[raw == 10] = (255,0,0)       #        red

imsave('image.png', img)

我在這里使用scipy的imsave ，但是matplotlib可能工作相同。