我正在尝试分割一些DICOM图像，并尝试查看是否有可能在实际的numpy数组上应用cmap过滤器
左图是我的目标，右图是我目前拥有的我可以通过应用imshow(image, cmap='nipy_spectral')得到左边的图像，但这并不会改变右边的实际numpy数组。我该如何实际应用cmap=nipy_spectral，以便它实际转换右侧的图像谢谢
imshow(image, cmap='nipy_spectral')
cmap=nipy_spectral
xiozqbni1#
colormap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
wmtdaxz32#
如果有人在看的话，我找到了我的答案here。您可以简单地对numpy数组应用cmap，如下所示：彩图=plt.cm.灰色colormapped_image =色彩Map表（图像）。但正如链接中所述，您必须事先对图像进行归一化。
2条答案
按热度按时间xiozqbni1#
colormap函数将接受灰度并返回rgb，我相信这就是您所追求的。
wmtdaxz32#
如果有人在看的话，我找到了我的答案here。
您可以简单地对numpy数组应用cmap，如下所示：
彩图=plt.cm.灰色
colormapped_image =色彩Map表（图像）。
但正如链接中所述，您必须事先对图像进行归一化。