Question

我正在尝试对某些（红外）热成像数据进行标准化，以便稍后显示。

然而，我仍然坚持正常化，我当然可以手工完成，但我想知道为什么matplotlib代码不起作用，python代码如下所示：

import numpy as N
import matplotlib.colors as colors

test2 = N.array([100, 10, 95])
norm = colors.Normalize(0,100)
for pix in N.nditer(test2, op_flags=['readwrite']):
    val = (norm.process_value(pix)[0])
    print (val)

img = norm.process_value(test2)[0]
print(img)

现在我希望vals或img显示正确的处理数据。取决于matplotlib.colors.Normalize.process_value实际应该作为参数获得的内容。

但无论如何：两个函数都没有规范化，只返回原始函数..根本不在[0, 1]区间。

Answer 1

documentation of Normalize在这里可能有点欺骗：process_value是一个仅用于预处理（和静态）的函数。实际用法用这句话描述：

一个类，当被调用时，可以将数据规范化为[0.0,1.0] 间隔。

因此，当您调用类时，会发生规范化：

import numpy as N
import matplotlib.colors as colors

test2 = N.array([100, 10, 95])
norm = colors.Normalize(0,100)
for pix in N.nditer(test2, op_flags=['readwrite']):
    val = (norm(pix))
    print (val)

img = norm(test2)
print(img)

输出：

1.0
0.1
0.95
[ 1.    0.1   0.95]

Matplotlib（Python）规范化数据

1 个答案: