如何使用图像的每个像素的值绘制 3d 图形？

Question

我将图片的颜色转换为 LAB，如下所示：

import cv2
imbgr=cv2.imread('photo.jpg')
imlab=cv2.cvtColor(imbgr,cv2.COLOR_BGR2LAB)
cv2.imwrite('lab.jpg',imlab)

用 imlab [x, y] 返回像素，如何用这些值绘制图形？

Answer 1

以下是一些如何将图像和图形图像数据显示为 3-d 数据的示例。

第一个和第二个图显示原始 BGR 图像及其各个通道作为 BGR，然后作为 LAB。

第三和第四图显示了使用 LAB 图像的第一个通道作为 3-D 数据的等高线图和表面图。

旁白：注意 imshow() 需要一个 RGB 图像。并且，如果需要，可以使用aspect 关键字aspect='equal' 或set_aspect() 将等高线图绘制成正方形。

import cv2
import numpy as np

import matplotlib.image as mpimg

import matplotlib.pyplot as plt

# for the surface map
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

imbgr = cv2.imread('Mona_Lisa.jpg')

imrgb = cv2.cvtColor(imbgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

imlab=cv2.cvtColor(imbgr,cv2.COLOR_BGR2LAB)

# Show the original image and individual color channels
plt.figure(0)
plt.subplot(2,2,1)

plt.imshow( imrgb )

plt.subplot(2,2,2)
plt.imshow(imbgr[:,:,0], cmap='Blues')

plt.subplot(2,2,3)
plt.imshow(imbgr[:,:,1], cmap='Greens')

plt.subplot(2,2,4)
plt.imshow(imbgr[:,:,2], cmap='Reds')

plt.show()

# show the LAB space iamge
plt.figure(1)
plt.subplot(2,2,1)

plt.imshow( imrgb )

plt.subplot(2,2,2)
plt.imshow(imlab[:,:,0], cmap='Greys')

plt.subplot(2,2,3)
plt.imshow(imbgr[:,:,1], cmap='cool')

plt.subplot(2,2,4)
plt.imshow(imbgr[:,:,2], cmap='cool')

plt.show()

# contour map
plt.figure(2)

y = range( imlab.shape[0] )
x = range( imlab.shape[1] ) 
X, Y = np.meshgrid(x, y)

plt.contour( X, Y, imlab[:,:,0], 50 )

plt.show()

# surface map
plt.figure(3)

ax = plt.axes(projection='3d')

y = range( imlab.shape[0] )
x = range( imlab.shape[1] ) 
X, Y = np.meshgrid(x, y)

ax.plot_surface( X, Y, imlab[:,:,0] )

plt.show()

这是代码生成的图像，如所列。

Figure(0) - 原始图像和单独的颜色通道

图(1) - LAB 图像和单个通道

图 (2) - 第一个 LAB 通道的轮廓图

图(3) - 第一个 LAB 通道的表面图