Scipy/Numpy:将cmap应用于实际数据

Question

我正在尝试分割一些DICOM图像，并试图查看是否可以在实际的numpy数组上应用cmap过滤器。

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左边的形象是我的目标，右边是我现在的目标。

我可以通过应用imshow(image, cmap='nipy_spectral')获得左图像，但这不会改变右边实际的numpy数组。

我将如何实际应用cmap=nipy_spectral，这样它才能真正转换右边的图像

谢谢

Answer 1

彩色地图函数将接受灰度，并返回rgb，我相信这就是您所追求的。

from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.data import coins

coins().shape
>>> (303, 384)

rgb = plt.cm.nipy_spectral(coins())
rgb.shape
>>> (303, 384, 4) # now an RGBA array

Answer 2

万一还有人在看，我找到了答案，here。

您可以简单地在numpy数组上应用cmap，如下所示：

colormap=plt.cm.gray

colormapped_image =彩色图(图像)。

但正如链接中所述，您必须事先对图像进行规范化处理。