范围值为伪彩色

Question

我有一些浮点数（在Python中），范围从0到100.我想创建一个伪彩色图像，使颜色从绿色（对应于0）变为红色（100）。这类似于matplotlib的pcolor。但是，我不想使用pcolor。

是否有类似pseudocolorForValue(val,(minval,maxval))的函数返回与val的伪色值对应的RGB三元组？此外，此功能是否具有灵活性，可以选择是显示从绿色到红色还是从红色到绿色的颜色？

谢谢， NIK

Answer 1

您可以编写自己的函数，将值转换为0 ... 100→0 ... 120度，然后将该值用作HSV（或HLS）颜色空间中颜色的H（或角度）。然后可以将其转换为RGB颜色以用于显示目的。线性解释的颜色在这个颜色空间中计算时通常看起来更好：这是HSV颜色空间的样子：

<强>更新

好消息，我惊喜地发现Python在其内置colorsys模块中具有色彩空间转换例程（它们实际上意味着“包含电池”）。有趣的是，它创建了一个功能，可以完成我所描述的相当简单的功能，如下所示：

from colorsys import hsv_to_rgb

def pseudocolor(val, minval, maxval):
    """ Convert val in range minval..maxval to the range 0..120 degrees which
        correspond to the colors Red and Green in the HSV colorspace.
    """
    h = (float(val-minval) / (maxval-minval)) * 120

    # Convert hsv color (h,1,1) to its rgb equivalent.
    # Note: hsv_to_rgb() function expects h to be in the range 0..1 not 0..360
    r, g, b = hsv_to_rgb(h/360, 1., 1.)
    return r, g, b

if __name__ == '__main__':
    steps = 10

    print('val       R      G      B')
    for val in range(0, 100+steps, steps):
        print('{:3d} -> ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(
                                                val, *pseudocolor(val, 0, 100)))

输出：

val       R      G      B
  0 -> (1.000, 0.000, 0.000)
 10 -> (1.000, 0.200, 0.000)
 20 -> (1.000, 0.400, 0.000)
 30 -> (1.000, 0.600, 0.000)
 40 -> (1.000, 0.800, 0.000)
 50 -> (1.000, 1.000, 0.000)
 60 -> (0.800, 1.000, 0.000)
 70 -> (0.600, 1.000, 0.000)
 80 -> (0.400, 1.000, 0.000)
 90 -> (0.200, 1.000, 0.000)
100 -> (0.000, 1.000, 0.000)

以下是显示其输出结果的示例：

我认为您可能会发现颜色比我的其他答案更好。

<强>泛化：

可以将此功能修改为更通用，因为它可以使用其他颜色，而不仅仅是当前硬编码的红色和绿色。

以下是如何做到这一点：

def pseudocolor(val, minval, maxval, start_hue, stop_hue):
    """ Convert val in range minval..maxval to the range start_hue..stop_hue
        degrees in the HSV colorspace.
    """
    h = (float(val-minval) / (maxval-minval)) * (stop_hue-start_hue) + start_hue

    # Convert hsv color (h,1,1) to its rgb equivalent.
    # Note: hsv_to_rgb() function expects h to be in the range 0..1 not 0..360
    r, g, b = hsv_to_rgb(h/360, 1., 1.)
    return r, g, b

if __name__ == '__main__':
    # angles of common colors in hsv colorspace
    RED, YELLOW, GREEN, CYAN, BLUE, MAGENTA = range(0, 360, 60)
    steps = 10

    print('val       R      G      B')
    for val in range(0, 100+steps, steps):
        print('{:3d} -> ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(
                val, *pseudocolor(val, 0, 100, YELLOW, BLUE)))

结果：

Answer 2

虽然不如在HLS或HSV颜色空间中插值H那么漂亮，但实现方法更简单的方法是编写一个函数，将单个值映射为三个组件，对应于完全{{1}之间的线性插值颜色在RGB颜色空间中完全绿色red (1,0,0)。

这就是我的意思：

(0,1,0)

输出：

def pseudocolor(val, minval, maxval):
    """ Convert value in the range minval...maxval to a color between red
        and green.
    """
    f = float(val-minval) / (maxval-minval)
    r, g, b = 1-f, f, 0.
    return r, g, b

if __name__ == '__main__':
    steps = 10
    print('val       R      G      B')
    for val in xrange(0, 100+steps, steps):
        print('{:3d} -> ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(
                    val, *pseudocolor(val, 0, 100)))

您可以根据需要转换浮点r，g，b分量，例如转换为0..255范围内的整数。

以下是显示其输出结果的示例：

如果您想从绿色变为红色，只需反转函数中 r 和 g 的计算。如果没有太多额外的努力，您可以概括这个概念，以允许任何两种给定颜色之间的线性插值。

以下是如何做到的：

val       R      G      B
  0 -> (1.000, 0.000, 0.000)
 10 -> (0.900, 0.100, 0.000)
 20 -> (0.800, 0.200, 0.000)
 30 -> (0.700, 0.300, 0.000)
 40 -> (0.600, 0.400, 0.000)
 50 -> (0.500, 0.500, 0.000)
 60 -> (0.400, 0.600, 0.000)
 70 -> (0.300, 0.700, 0.000)
 80 -> (0.200, 0.800, 0.000)
 90 -> (0.100, 0.900, 0.000)
100 -> (0.000, 1.000, 0.000)

使用提供的颜色输出样本：

Answer 3

您可以直接访问matplolib's built-in colormaps，这正是pcolor用来确定其颜色映射的内容。每个映射都采用[0,1]范围内的浮点数，并返回范围为[0,1]的浮点数的4元素元组，其中包含组件（R，G，B，A）。下面是一个使用标准jet色彩映射返回RGBA元组的函数示例：

from matplotlib import cm

def pseudocolor(val, minval, maxmal):
    # Scale val to be in the range [0, 1]
    val = (val - minval) / (maxval - minval)
    # Return RGBA tuple from jet colormap
    return cm.jet(val)

pseudocolor(20, 0, 100)
# Returns: (0.0, 0.3, 1.0, 1.0)

pseudocolor(80, 0, 100)
# Returns: (1.0, 0.4074, 0.0, 1.0)

这将映射到下图中显示的颜色范围。

此方法的一个便捷功能是，您可以通过将cm.jet更改为cm.rainbow，cm.nipy_spectral，{{1}轻松切换到matplotlib colormaps中的任何一个等等。