如何在 matplotlib 图像图中实现斐济“HiLo”颜色图，以标记曝光不足和曝光过度的像素

【问题标题】：How to achieve the Fiji "HiLo" colormap in matplotlib image plots, to mark under and overexposed pixels如何在 matplotlib 图像图中实现斐济“HiLo”颜色图，以标记曝光不足和曝光过度的像素
【发布时间】：2017-10-22 08:31:22
【问题描述】：

Matplotlib 的颜色图不提供图像的 HiLo 颜色图，这通常用于显微镜检查。 HiLo 显示从低值到高值的灰度梯度，但低端的值显示为蓝色，高端的值显示为红色。

如何获得 matplotlib 图像的颜色图？

【问题讨论】：

标签： python-3.x matplotlib imagej colormap fiji

【解决方案1】：

要实现这一点，可以使用 LinearSegmentedColormap 类的 'set_under' 和 'set_over' 方法，其中的颜色图是继承的。

# minimal example
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import arange

im_array = arange(0, 256)

cmap = cm.gray
cmap.set_over(color='red')
cmap.set_under(color='blue')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

vmin = im_array.min() + 1
vmax = im_array.max() - 1

ax.imshow(im_array.reshape((16, 16)), cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax)

这可能对某人有帮助。干杯! S

【讨论】：