我有一个简单的问题，但我找不到一个好的解决办法。
我想取一个NumPy 2D数组，它表示灰度图像，并将其转换为RGB PIL图像，同时应用一些matplotlib颜色地图。
我可以使用pyplot.figure.figimage命令得到一个合理的PNG输出:
dpi = 100.0
w, h = myarray.shape[1]/dpi, myarray.shape[0]/dpi
fig = plt.figure(figsize=(w,h), dpi=dpi)
fig.figimage(sub, cmap=cm.gist_earth)
plt.savefig('out.png')
虽然我可以调整这个来得到我想要的(可能使用StringIO来获得PIL图像)，但我想知道是否有更简单的方法来做到这一点，因为这似乎是一个非常自然的图像可视化问题。让我们这样说吧:
colored_PIL_image = magic_function(array, cmap)
这是一个非常繁忙的单行语句，但它是这样的:
首先确保你的NumPy数组myarray的最大值归一化为1.0。 将颜色映射直接应用到myarray。 重新缩放到0-255范围。 使用np.uint8()转换为整数。 使用Image.fromarray()。
这样就完成了:
from PIL import Image
from matplotlib import cm
im = Image.fromarray(np.uint8(cm.gist_earth(myarray)*255))
与plt.savefig ():
与im.save ():
在已接受的答案中描述的方法，即使在应用其评论中提到的更改后，也不适合我。但下面的简单代码是可行的:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imsave(filename, np_array, cmap='Greys')
np_array可以是一个2D数组，其值为0..1浮o2 0..255 uint8，在这种情况下，它需要cmap。对于3D数组，cmap将被忽略。
Input = numpy_image np。Uint8 ->转换为整数 convert('RGB') ->转换为RGB image .fromarray ->返回一个图像对象 来自PIL import Image 将numpy导入为np PIL_image = Image.fromarray(np.uint8(numpy_image)).convert('RGB') PIL_image = Image.fromarray(numpy_image.astype('uint8')， 'RGB')
