坐标值为图像

我有一个测量数据文本文件，看起来像这样。坐标值为图像

这将意味着在以下测量（上一个x，y网格）

-2 0 
2 3 
    -3 1

我想创建从这些值的图像，其中没有测量将意味着该图像是透明的。如果可能的话，我想将z值（从例如-9.4到+3.2）映射到一个颜色映射表，比如colormap.jet

我试图用Python Image Library和putpixel来做这个，但是这很缓慢，我相信必须有更好的方式来做到这一点。

我当前的代码：基本路径= os.path.dirname（os.path.realpath（文件））＃定义了当前文件驻留 srcFiles = glob.glob（ '* PTS。'）的目录

在srcFiles

为文件名：

data = pd.read_csv(os.path.join(basePath, fileName), names=['x', 'y', 'z'], delim_whitespace=True) 

print fileName 
maxX = data.x.max() 
minX = data.x.min() 
maxY = data.y.max() 
minY = data.y.min() 
minZ = data.z.min() 
maxZ = data.z.max() 

width = maxX-minX 
height = maxY-minY 

img = Image.new('L', (int(width), int(height))) 


for x in range(int(width)): 
    for y in range(int(height)): 
     value = data[(data['x'] == (minX+x)) & (data['y'] == (minY+y))]['z'] 
     if len(value) == 0: 
      value = 99.; 

     img.putpixel((x,y),int(value)) 

img.save('test.png')

来源

2016-04-28 Yorian

也许你应该只使用一个numpy的矩阵来处理图像。我没有做你已经拥有的csv阅读部分。蒙面阵列让你拥有透明像素。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

INPUT = np.array(
[[1, 3, -2] 
,[2, 1, -3] 
,[3, 1, 1] 
,[2, 2, 3] 
,[1, 2, 2] 
,[2, 3, 0]]) 

# get ranges 
xmin = INPUT[:,0].min() 
xmax = INPUT[:,0].max() 
ymin = INPUT[:,1].min() 
ymax = INPUT[:,1].max() 
zmin = INPUT[:,2].min() 
zmax = INPUT[:,2].max() 

# create array for image : zmax+1 is the default value 
shape = (xmax-xmin+1,ymax-ymin+1) 
img = np.ma.array(np.ones(shape)*(zmax+1)) 

for inp in INPUT: 
    img[inp[0]-xmin,inp[1]-ymin]=inp[2] 

# set mask on default value 
img.mask = (img==zmax+1) 

# set a gray background for test 
img_bg_test = np.zeros(shape) 
cmap_bg_test = plt.get_cmap('gray') 
plt.imshow(img_bg_test,cmap=cmap_bg_test,interpolation='none') 

# plot 
cmap = plt.get_cmap('jet') 
plt.imshow(img,cmap=cmap,interpolation='none',vmin=zmin,vmax=zmax) 
plt.colorbar() 

plt.imsave("test.png",img) 
plt.show() 
plt.close()

注意，只要你想这不会告发T为用3×像素有趣imsave不保存数字我在这里展示，但形象。

来源

2016-04-28 10:21:51 Vince

坐标值为图像

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