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如何使用Matplotlib从灰度图像创建曲面图?

smoothing plot matplotlib python

BlueLemon · 技术社区 · 9 年前

假设我有一张灰度图像(大小:550x150像素)。我用matplolib加载图像

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mp_img
image = mp_img.imread("my-cat.png")
plt.imshow(image)
plt.show()

现在 plt.imshow 在屏幕上显示图像。但我想要的是灰度值的曲面图,大致如下:

。颜色并不是必须的,但它会有助于保持高度线。我知道,我需要一个形式的函数 f(x,y) -> z 以创建曲面图。所以,我想在 (x_pixel,y_pixel) 在我的图像中获得 f 。这导致了我的问题:

我想在绘图期间对图像值进行一些插值(例如平滑)。这也取决于网格的大小,所以我如何控制它?和
如何从图像中绘制灰度值的曲面图?

2 回复 | 直到 8 年前

hitzg 9 年前

所以这很简单。加载数据,构建绘图:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# generate some sample data
import scipy.misc
lena = scipy.misc.lena()

# downscaling has a "smoothing" effect
lena = scipy.misc.imresize(lena, 0.15, interp='cubic')

# create the x and y coordinate arrays (here we just use pixel indices)
xx, yy = np.mgrid[0:lena.shape[0], 0:lena.shape[1]]

# create the figure
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(xx, yy, lena ,rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.gray,
        linewidth=0)

# show it
plt.show()

结果:

Community THelper 4 年前

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import cv2

# generate some sample data
import scipy.misc
lena = cv2.imread("./data/lena.png", 0)

# downscaling has a "smoothing" effect
lena = cv2.resize(lena, (100,100))

# create the x and y coordinate arrays (here we just use pixel indices)
xx, yy = np.mgrid[0:lena.shape[0], 0:lena.shape[1]]

# create the figure
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(xx, yy, lena ,rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.jet,
                linewidth=0)

# show it
plt.show()

如果要获取彩色绘图,请将代码更改为:“cmap=plt.cm.jet”。所以你可以得到这样的东西: color plot

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