Matplotlib: Plot Unterschiede zwischen zwei Bildern

Question

Ich benutze Python mit Matplotlib zum Zeichnen.

Ich habe zwei Matrizen (Bilder in Graustufen) wie folgt aus:

x = np.array([[0,1,0], [1,0,1]]) 
y = np.array([[0,0.4,0], [1,0,1]]) 

ich ein neues Bild z darstellen möchten, die die Unterschiede zeigen (wie wir grüne Punkte sagen) zwischen x und y und verlassen die anderen Punkte in Graustufen. Wenn also im vorherigen Beispiel 1 schwarz und 0 weiß ist, sollte z ein identisches Bild mit einem grünen Punkt entsprechend der Differenz zwischen x und y (in diesem Fall 0,4) sein.

Der Zweck davon ist, die Ausführung des K-Means-Algorithmus in den handgeschriebenen Datenbildern zu animieren, um zu sehen, wie der Algorithmus arbeitet.

Ich hoffe, das ist klar, Entschuldigung für mein Englisch.

Answer 1

Die einfachste Lösung besteht darin, zuerst die RGBA-Farben Ihrer Eingabedaten zu berechnen, sie so zu bearbeiten, dass die Werte Ihrer Sonderfarbe (grün) abweichen, und dann das modifizierte RGBA-Array mit einem einfachen imshow() zu zeichnen. Hier ist, wie dies getan werden kann:

>>> rgba_values = cm.gray(y) # All RGBA values for your input value, with levels of gray 
>>> rgba_values[x != y] = [0, 1, 0, 1] # Set the points where x and y differ to green (RBG = 0, 1, 0) 
>>> imshow(rgba_values, interpolation='nearest') 

Die Datenpunkte, die x und y sind jetzt in grün zwischen Arrays unterscheiden:

Wenn Sie Ihre grünen Punkte auf einem Bild zu überlagern vorher angezeigt, Sie können auf 0 etwas ähnliches und stellen Sie den alpha-Kanal tun, wo Sie wollen nicht das Originalbild ändern:

>>> y_gray = cm.gray(y) # RGBA image with gray levels 
>>> imshow(y_gray, interpolation='nearest') # Image of one of the arrays 
>>> diff_points = numpy.empty_like(y_gray) # Preparation of an overlay with marked points only 
>>> diff_points[x == y, 3] = 0 # Common points not overwritten: alpha layer set to 0 
>>> diff_points[x != y] = [0, 1, 0, 1] # Green for points that differ 
>>> imshow(diff_points, interpolation='nearest') 

Answer 2

Eine andere Möglichkeit ist es, die colorma zu verändern p, um bestimmte Werte zu zeigen, anders,

import matplotlib.cm, matplotlib.pyplot as plt, numpy as np, copy 
x = np.array([[0,1,0], [1,0,1]]) 
y = np.array([[0,0.4,0], [1,0,1]]) 
y_mod = y.copy() 
y_mod[x != y] = np.nan # filling the differing pixels with NaNs  
xcm = copy.copy(matplotlib.cm.gray) # copying the gray colormap 
xcm.set_bad(color='green', alpha=0.5) # setting the color for "bad" pixels" 
plt.imshow(y_mod, cmap=xcm, interpolation='none') 

Ein Vorteil dieses Ansatzes ist, dass man dann später diese colormap wiederverwenden können.