如何在 Python 中创建基于像素强度的 3D 绘图？

Question

我有一个 TIF 图像，并根据其像素强度，我的目标是生成 3D 图。我遇到了一个示例图像，它代表了我想要实现的可视化类型：

请注意，上图只是一个示例。我的目标是制作一个类似情节的情节。我们将不胜感激您的支持。

Answer 1

免责声明

我建议不要这样的情节。它可能看起来很酷，但与仅在底部绘制热图相比，它没有提供任何附加信息，实际上它提供了“更少”的信息，因为热图的一部分被隐藏了。示例中的 3d 图根本没有提供任何信息。 如何使用

matplotlib

 实现此图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image


def create_example_file(filename: str) -> None:
    """Create an example image"""
    X = np.arange(-2.5 * np.pi, 3.5 * np.pi, 0.25)
    Y = np.arange(-2.5 * np.pi, 3.5 * np.pi, 0.25)
    
    xx, yy = np.meshgrid(X, Y)
    zz = ((np.sin(xx) + np.sin(yy)) + 2) * (255 / 4)
    Image.fromarray(zz.astype(np.uint8)).save(filename)


filename = 'image.tiff'
create_example_file(filename)

img = Image.open(filename)
X = np.arange(img.size[0])
Y = np.arange(img.size[1])

xx, yy = np.meshgrid(X, Y)
zz = np.array(img)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.plot_surface(xx, yy, zz, cmap='viridis')
C = ax.contourf(xx, yy, zz, z_dir='z', offset=-300, cmap='viridis')
ax.set_zlim(-300, 255)
ax.set_xlabel('x-Axis')
ax.set_ylabel('y-Axis')
ax.set_zlabel('z-Axis')

fig.colorbar(C, ax=ax, fraction=0.02, pad=0.1)
fig.tight_layout()