如何使用matplotlib颜色图将NumPy数组转换为PIL图像

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我有一个简单的问题，但找不到很好的解决方案。

我想获取一个代表灰度图像的NumPy 2D数组，并在应用一些matplotlib颜色图时将其转换为RGB PIL图像。

我可以使用以下pyplot.figure.figimage命令获得合理的PNG输出：

dpi = 100.0
w, h = myarray.shape[1]/dpi, myarray.shape[0]/dpi
fig = plt.figure(figsize=(w,h), dpi=dpi)
fig.figimage(sub, cmap=cm.gist_earth)
plt.savefig('out.png')

尽管我可以修改它以获取所需的东西（可能使用StringIO可以获取PIL图像），但我想知道是否没有一种更简单的方法可以这样做，因为这似乎是图像可视化的一个非常自然的问题。假设是这样的：

colored_PIL_image = magic_function(array, cmap)

— 赫尔顿·比克
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对于完全正常工作的代码，您可能会参考：是否有任何好的彩色图使用python的PIL将灰度图像转换为彩色图像？

— 亚当

Answers:

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一个班轮很忙，但是这里是：

首先，请确保您的NumPy数组myarray使用处的最大值进行了规范化1.0。
将颜色表直接应用于myarray。
重新调整0-255范围。
使用转换为整数np.uint8()。
使用Image.fromarray()。

这样就完成了：

from PIL import Image
from matplotlib import cm
im = Image.fromarray(np.uint8(cm.gist_earth(myarray)*255))

与plt.savefig()：

在此处输入图片说明

与im.save()：

在此处输入图片说明

— 炸弹
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将“直接将颜色贴图应用于myarray”部分切入心脏！我不知道有可能，谢谢！

— heltonbiker

研究了有关LinearSegmentedColormap的文档（cm.gist_earth是实例），我发现可以用“字节”参数调用它，该参数已经将其转换为uint8。然后，im = Image.fromarray(cm.gist_earth(myarray, bytes=True))

— 单线飞机

@CiprianTomoiaga，数组的形状应该是您想要的图像尺寸。例如，将从具有形状（1024,768）的阵列生成VGA图像。您应该注意到这适用于单色图像。这很重要，因为通常在将RGB图像转换为数组时，其形状为（1024,768,3），因为它具有三个通道。

— heltonbiker '17

我遇到错误NameError: name 'cm' is not defined

— rnso '18

@msofrom matplotlib import cm

— Quantum7 '18

输入= numpy_image
np.unit8->转换为整数
convert（'RGB'）->转换为RGB

Image.fromarray->返回图像对象

from PIL import Image
import numpy as np

PIL_image = Image.fromarray(np.uint8(numpy_image)).convert('RGB')

PIL_image = Image.fromarray(numpy_image.astype('uint8'), 'RGB')

— Aravinda_gn
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希望它可以解决问题，但请在其中添加代码说明，以便用户完全理解他/她真正想要的。

— Jaimil Patel

好，更新的答案。以前的是几年前的。

— Catalina Chircu

即使应用了注释中提到的更改，接受的答案中描述的方法对我也不起作用。但是下面的简单代码有效：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imsave(filename, np_array, cmap='Greys')

np_array可以是2D数组，其值从0..1浮点型到o2 0..255 uint8，在这种情况下，它需要cmap。对于3D阵列，cmap将被忽略。

— Shital Shah
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