将具有正值和负值的 2D numpy 数组转换为 RGB 图像

Question

enter image description here我有一个 2D numpy 数组 (128 x 128)，其值为正数和负数。我想将其转换为 RGB 图像。 我的想法是图像中的每个像素都有一个根据值的颜色（例如，负值具有蓝色和红色的正值颜色）。我认为当我转换为 RGB 图像时这将是自动的，但它一直是灰色的。链接中的图像是一个示例，它是灰度的，但我想添加颜色

image = (image - image.min()) / (image.max() - image.min()) #to normalize
image = (image * 255).astype(np.uint8)
image = Image.fromarray(image, 'L').convert('RGB')

Answer 1

从灰度图像转换为 RGB 图像时，每个像素值都会重复。所以它看起来仍然像灰度图像。

我将简要地向您展示一个示例。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

image = np.random.rand(28, 28)
image = (image - image.min()) / (image.max() - image.min()) #to normalize
image = (image * 255).astype(np.uint8)

print(image[0][0]) #100

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

image[0][0] #[100, 100, 100]

归一化灰度图像的第一个像素值为100。 转换为 RGB 后的第一个值为 [100, 100, 100]。

添加使用 HSV 的示例

import cv2
import numpy as np
image = np.random.rand(28, 28)
image = (image - image.min()) / (image.max() - image.min()) #to normalize
image = image * 120 #you can modify range of H for HSV
image = np.expand_dims(image, 2)

sv = np.zeros([28, 28, 2])
sv[:, :, 0] = 200 #you can modify value of S for HSV
sv[:, :, 1] = 100 #you can modify value of V for HSV

hsv_image = np.concatenate([image, sv], 2).astype(np.uint8)
rgb_image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2RGB)

然后你可以得到颜色从红色到蓝色的RGB图像。

Answer 2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#"image" holds your 2D image data. np.shape(image) = 128 x 128

plt.imshow(image, interpolation='none')
plt.colorbar()
plt.show()
plt.savefig('image.pdf')