如何正确显示具有特定颜色范围的图像

Question

我有一些.png张图片被用作面具。这些掩模的问题在于它们只包含一些值，例如：只有12个值0-11。我希望能够以有用的（对我来说）方式显示它们，这意味着能够在光学上区分不同的值。

我尝试过这种方法：

from PIL import Image 
import numpy as np 
im = Image.open('mask.png')
im.show()  # it all black but different values exist
len(set(list(im.getdata())))
a = 255 / np.amax(np.array(im))
im = im * a
im = Image.fromarray(im)
im.show()

只是将[0,11]值投影到[0,255]值，但它看起来太尴尬和低效。它包含太多的转换，只是简单地显示我的图像。

我还试图将matplotlib.pyplot与colormap选项一起使用，但在此过程中丢失了，并且无法找到如何指定我的值范围。

1. 是否可以使用PIL或pillow？
正确显示我的图片
2. 使用matplotlib？
实现上述目标的方法是什么？

很明显，我对数据的确切表示并不感兴趣，因此使用上述方法进行舍入错误无关紧要。

编辑：

如果它更清晰，我的图像是灰度图像，范围从0到小值：[0, N], N << 255。像（玩具示例）那样：

w, h = 20, 20
data = np.zeros((h, w))
data[5:10, 10:20] = 1
data[6:10, 0:15] = 2
data[10:15, 4:15] = 4
# it's displayed as a black image
Image.fromarray(data).show()
# it's displayed as image with distinguishable values
Image.fromarray(data*255/np.amax(data)).show()

Answer 1

您可以使用imshow()在matplotlib中可视化数组，并使用颜色条轻松显示颜色代表的内容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image 

# If not using fake data:
# im = Image.open('mask.png')
# data = np.array(im)

data = np.random.randint(0,12,(6,6)) # random values between 0 and 11

fig, ax = plt.subplots()

im = ax.imshow(data)
plt.colorbar(im, ax=ax)

plt.show()

您可以使用vmin中的vmax和imshow()参数更改颜色栏的范围（以及显示数据）：

im = ax.imshow(data, vmin=0, vmax=20)