python - 图像坐标值

Question

我有一个包含测量数据的文本文件，如下所示。

x   y   z
1   3   -2
2   1   -3
3   1   1
2   2   3
1   2   2
2   3   0

这意味着以下测量(在 x,y 网格上)

-2   0
 2   3
    -3   1

我想根据这些值创建一个图像，其中没有测量值意味着图像是透明的。如果可能的话，我想将 z 值(例如从 -9.4 到 +3.2)映射到颜色图，例如 colormap.jet

我已尝试使用 Python 图像库和 putpixel 来执行此操作，但这非常慢，我相信一定有更好的方法来执行此操作。

我当前的代码: basePath = os.path.dirname(os.path.realpath(file)) #定义当前文件所在目录srcFiles = glob.glob('*.pts')

对于 srcFiles 中的文件名:

data = pd.read_csv(os.path.join(basePath, fileName), names=['x', 'y', 'z'], delim_whitespace=True)

print fileName
maxX = data.x.max()
minX = data.x.min()
maxY = data.y.max()
minY = data.y.min()
minZ = data.z.min()
maxZ = data.z.max()

width = maxX-minX
height = maxY-minY

img = Image.new('L', (int(width), int(height)))


for x in range(int(width)):
    for y in range(int(height)):
        value = data[(data['x'] == (minX+x)) & (data['y'] == (minY+y))]['z']
        if len(value) == 0:
            value = 99.;

        img.putpixel((x,y),int(value))

img.save('test.png')

Answer 1

也许您应该只使用 numpy 矩阵来处理图像。我没有像您已经拥有的那样执行 csv 读取部分。屏蔽阵列让您拥有透明像素。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

INPUT = np.array(
[[1,   3,   -2]
,[2,   1,   -3]
,[3,   1,   1]
,[2,   2,   3]
,[1,   2,   2]
,[2,   3,   0]])

# get ranges
xmin = INPUT[:,0].min()
xmax = INPUT[:,0].max()
ymin = INPUT[:,1].min()
ymax = INPUT[:,1].max()
zmin = INPUT[:,2].min()
zmax = INPUT[:,2].max()

# create array for image : zmax+1 is the default value
shape = (xmax-xmin+1,ymax-ymin+1)
img = np.ma.array(np.ones(shape)*(zmax+1))

for inp in INPUT:
    img[inp[0]-xmin,inp[1]-ymin]=inp[2]

# set mask on default value
img.mask = (img==zmax+1)

# set a gray background for test
img_bg_test =  np.zeros(shape)
cmap_bg_test = plt.get_cmap('gray')
plt.imshow(img_bg_test,cmap=cmap_bg_test,interpolation='none')

# plot
cmap = plt.get_cmap('jet')
plt.imshow(img,cmap=cmap,interpolation='none',vmin=zmin,vmax=zmax)
plt.colorbar()

plt.imsave("test.png",img)
plt.show()
plt.close()

请注意，imsave 不会保存我在此处显示的图形，而是保存您想要的图像，这对于 3x3 像素不会很有趣。