Trazar una matriz numpy como imagen¶
Por lo tanto, almacena los datos en una matriz numpy (importando o generando). Hagámoslo. En Matplotlib, esto se imshow()realiza utilizando funciones.
Aquí, obtendremos el objeto de dibujo. Este objeto le proporciona una manera fácil de manipular gráficos a partir de mensajes.
Aplicar esquema de pseudo-color al mapa de imagen
Pseudo-color es una herramienta útil para mejorar el contraste y visualizar datos más fácilmente. Esto es especialmente útil cuando se usan proyectores para presentaciones de datos: su contraste suele ser deficiente.
El seudocolor solo es relevante para imágenes de un solo canal, escala de grises y luminosidad. Actualmente tenemos una imagen RGB. Dado que R, G y B son todos similares (ver arriba o en los datos), podemos elegir un canal de datos:
Ahora, para las imágenes de brillo (2D, sin color), se aplicará el mapa de color predeterminado (también conocido como tabla de búsqueda, LUT). El nombre predeterminado es viridis. Hay muchas otras opciones.
Tenga en cuenta que también puede usar set_cmap()métodos para cambiar el mapa de color en un objeto de impresión existente:
Referencia de color
Es útil comprender qué valor representa el color. Podemos hacer esto agregando una barra de color a su gráfico:
Verificar rango de datos específicos
A veces, desea mejorar el contraste de una imagen, o expandir el contraste de un área específica, mientras sacrifica la diferencia de color, que no cambia mucho o no importa.
El histograma es una buena herramienta para encontrar áreas interesantes. Para crear un histograma de datos de imagen, use una hist()función.
Ajustemos el límite superior para "acercar" efectivamente una parte del histograma. Con este fin, pasamos el parámetro clim a imshow. También puede hacerlo llamando set_clim()al método del objeto de dibujo de imagen
También puede usar el objeto devuelto para especificar el ascenso
Esquema de interpolación de matriz¶
Usaremos la biblioteca de almohadas para cargar imágenes para ajustar el tamaño de las imágenes.
