使用matplotlib将灰度图像转换为RGB热图像

如何将M×N灰度图像或换句话说是矩阵或2-D数组转换为RGB热图，或换句话说，将M x N x 3阵列？使用matplotlib将灰度图像转换为RGB热图像

实施例：

[[0.9, 0.3], [0.2, 0.1]]

应该成为

[[red, green-blue], [green-blue, blue]]

其中红色是[1, 0, 0]，蓝色是[0, 0, 1]等。

来源

2013-03-14 rd11

另请参阅：http://stackoverflow.com/questions/14869321/is-there-a-way-to-convert-pyplot-imshow-object-to-numpy-array/14877059#14877059。记住要让你自己接受答案。 – tacaswell 2013-03-15 03:32:27

我同意，这与问题类似，尽管这更加清楚。（我搜索了一段时间，找不到这个问题。）我很新的stackoverflow;我们合并还是什么？ – rd11 2013-03-15 12:41:46

不要担心，你需要不采取任何行动。我已经将其标记为可能的重复，如果其他4人与3k +代表同意这将关闭作为一个副本（这只是意味着没有新的答案，并永久链接到另一个问题）。如果其他人不同意，评论将保留，但我的近距离投票将会消失。我同意你在识别真正的问题方面做得更好（根据关于使用'imshow'的回答中的评论）。 – tacaswell 2013-03-15 14:44:40

import matplotlib.pyplot as plt 

img = [[0.9, 0.3], [0.2, 0.1]] 

cmap = plt.get_cmap('jet') 

rgba_img = cmap(img) 
rgb_img = np.delete(rgba_img, 3, 2)

cmap是matplotlib的LinearSegmentedColormap类，它是从所述Colormap类派生的一个实例。由于Colormap中定义的__call__函数，它的工作原理。这里是matplotlib的git repo中的文档字符串以供参考，因为它没有在API中描述。

def __call__(self, X, alpha=None, bytes=False): 
    """ 
    *X* is either a scalar or an array (of any dimension). 
    If scalar, a tuple of rgba values is returned, otherwise 
    an array with the new shape = oldshape+(4,). If the X-values 
    are integers, then they are used as indices into the array. 
    If they are floating point, then they must be in the 
    interval (0.0, 1.0). 
    Alpha must be a scalar between 0 and 1, or None. 
    If bytes is False, the rgba values will be floats on a 
    0-1 scale; if True, they will be uint8, 0-255. 
    """

一个更简单的方法是显示img，使用plt.imshow或plt.matshow，然后复制或该结果保存为RGB或RGBA图像。这对我的应用来说太慢了（在我的机器上慢了〜30倍）。

来源

2013-03-14 20:27:04 rd11

+1。使用描述的方法（而不是imshow），您可以保证获取具有相同尺寸的图像。如果你想要一个不同大小的图像，那么你可以从imshow中获得它（需要一些调整），因为它已经为你插入了图像。 – heltonbiker 2013-03-14 20:45:27

使用matplotlib将灰度图像转换为RGB热图像

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