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Pythonをもちいた色彩のあるマップの変換方法

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aoisora

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初歩的な質問で申し訳ありません。
現在下図のような2次元で勾配を表した図を用いて、3次元のマップに変換し視覚的に勾配を確認したいと思い、プログラムを作成しました。
具体的には、マップの青色の部分から赤色の部分に向けて山なりになっているグラフです。

しかしながら、マップの表示法をjetにしているため、
画像を読み込んだ後、グレースケール化しマップを表示させる過程で
どうしても黄緑色の部分が強調され、うまく勾配を表すことが出来ませんでした。

イメージ説明

この解決策、
具体的には、青から赤に向けて、黒から白にグレースケール化する
プログラムをご教授いただきたいです。
どんな些細なことでもかまいませんのでよろしくお願いします。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import pylab as pl
from PIL import Image
import numpy as np
import pylab

im = Image.open('F.png').convert('P')
img_j = im.convert('RGB')
image = img_j.convert('L')
z   = np.asarray(image)
mydata = z[::1,::1]

ax = fig.add_subplot(1,1,1,projection='3d')
x,y = np.mgrid[:mydata.shape[0],:mydata.shape[1]]
ax.plot_surface(x,y,mydata,cmap=pl.cm.jet,rstride=1,cstride=1,linewidth=0.,antialiased=False)
ax.set_title('3DMAP')
ax.set_zlim3d(0,200)

pl.show()
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明確な回答ではないです。

マップの青色の部分から赤色の部分に向けて山なりに

ご質問にあるコードだと元の画像の色を単純に明度に変換してしまってますね。青から赤というなら少なくとも「色相」が値に寄与するように思います。単純にグレースケール化してしまったのでは色相情報がほとんど失われてしまうため再現できなくなるだろうと思います。

そもそもこの画像の「色」が値に対してどのようにマッピングされているかを知らないことには変換できません。「青色から赤色へ」という大雑把な表現では値から色への写像が「どうなっているか」が正確にはわからない気がします。こういう手法で用いられる代表的なカラーマップ(値と色との写像)にどんなものがあるか詳しいかたなら「多分これでしょう」といったより具体的な回答が付けられるのかもしれませんが残念ながら自分にはそうした専門知識がありません。

ヒントになるかどうか怪しいですが試しに青から赤に連続的に変化しているらしい領域をピックアップし、RGBではなく色相、彩度、明度(所謂HSV)に分解してみると次のようになりました。これをみるに単純に色相を変化するのではなく明度や彩度も変化するような写像が用いられているようですね。元の画像がどのような値の変化を表しているかは相変わらずわかりませんが、このHSVの変化の具合からHSVからそれっぽくmin->maxとなるような写像(=関数)を定義してみることはできるかも知れないなと思いました。

イメージ説明

上に示した白線で囲んだ領域を左から右へ向かってHSVで表現したのが下の図
(なお下のグラフでのHSVの具体値はPIL.Image.convertで"HSV"へ変換したときの生の値です)

イメージ説明

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