这个问题在这里已有答案:
Matplotlib有很多很好的色彩图,但性能不好。我正在编写一些代码来使灰度图像变得鲜艳,其中使用颜色图进行插值是一个好主意。我想知道是否有开源彩色地图或演示代码使用Pillow通过colormap将灰度图像转换为彩色图像?
澄清:
演示:
第一个图像是灰度,第二个图像是'jet'cmap,第三个是'热'。
问题是我对颜色知之甚少,我想在PIL中实现这样的效果以获得更好的性能。
我想出了@ImportanceOfBeingErnest(How to convert Numpy array to PIL image applying matplotlib colormap)提到的重复答案
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
import timeit
from PIL import Image
def pil_test():
cm_hot = mpl.cm.get_cmap('hot')
img_src = Image.open('test.jpg').convert('L')
img_src.thumbnail((512,512))
im = np.array(img_src)
im = cm_hot(im)
im = np.uint8(im * 255)
im = Image.fromarray(im)
im.save('test_hot.jpg')
def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[:,:,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
def plt_test():
img_src = mpimg.imread('test.jpg')
im = rgb2gray(img_src)
f = plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=128)
plt.axis('off')
plt.imshow(im, cmap='hot')
plt.savefig('test2_hot.jpg', dpi=f.dpi)
plt.close()
t = timeit.timeit(pil_test, number=30)
print('PIL: %s' % t)
t = timeit.timeit(plt_test, number=30)
print('PLT: %s' % t)
表现结果如下:
PIL: 1.7473899199976586
PLT: 10.632971412000188
他们都给我与hot
彩色地图相似的结果。
您可以使用matplotlib中的颜色贴图并应用它们,而不使用任何matplotlib图形等。这将使事情更快:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the color map by name:
cm = plt.get_cmap('gist_rainbow')
# Apply the colormap like a function to any array:
colored_image = cm(image)
# Obtain a 4-channel image (R,G,B,A) in float [0, 1]
# But we want to convert to RGB in uint8 and save it:
Image.fromarray((colored_image[:, :, :3] * 255).astype(np.uint8)).save('test.png')
注意:
[0.0, 1.0]
区间内。[0, N)
范围内,其中N
是地图中的颜色数。但您可以根据需要将地图重新取样为任意数量的值:
# If you need 8 color steps for an integer image with values from 0 to 7:
cm = plt.get_cmap('gist_rainbow', lut=8)