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Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

3229閲覧

画像に合ったカラーバーを表示させたい

JamesJohn

総合スコア4

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

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投稿2020/10/19 13:26

前提・実現したいこと

図とcolorbarの範囲(青→紫)を一致,さらに
colorbarの数値を青から紫にかけて17.2,17.4,17.6,17.8,18.0と任意の数字で目盛りを打ちたいです.
どなたかご教示お願い致します.

発生している問題・エラーメッセージ

現在はこのように表示されており,図とcolorbarの範囲が一致していないようにみえます.

また,今の画像は青から紫までの5段階くらいの色のグラデーションがあり,その色毎でcolorbarの数値を振り分けたいのですが,
colorbarの目盛りの値が50~256で自動で割り振られているようで,以下のコードで画像から読み取れると思ったのですが,上手くいかない状態です.

![イメージ説明

該当のソースコード

python

1import cv2 2import matplotlib.pyplot as plt 3from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable 4import numpy as np 5 6img = cv2.imread("a.png") 7img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 8img_array = np.asarray(img) 9 10ax = plt.subplot(111) 11im = ax.imshow(img_array) 12 13divider = make_axes_locatable(ax) 14cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1) 15plt.colorbar(im, cax=cax)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python 3.7.3

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回答1

0

カラーバーの位置付けを少し勘違いされているようです。

基本的な考え方

  • matplotlibのカラーバーは、カラーマップをもとに作られます
  • カラーマップとは、スカラー連続量を、連続的な色の変化として表示するための変換ルール(マップ)です。
  • カラーマップが指定されていない場合、デフォルトのカラーマップであるviridisが選択されます。

よって、イメージを表示したからといって、勝手にイメージにあわせたカラーマップが作られて、それに対応するカラーバーが表示できるわけではありません。今回の質問者様の場合、デフォルトのviridisにあわせたカラーバーが表示されるだけです。

今回、与えられたイメージから無理やり連続量を決め、連続量(のいくつかの代表値)を元のイメージの色に逆変換するカラーマップをカスタムして、質問者様の要望に近い出力を得ることは不可能ではありません。しかし、カラーバー本来の使い方では無いと思います。

参考

投稿2020/10/20 23:04

toast-uz

総合スコア3266

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JamesJohn

2020/10/21 04:37

そうなんですね...完全に誤解していました. 詳しい解説ありがとうございます. つまり今回の場合なら表示したい色を指定すれば,好きなカラーマップを作れるということでしょうか?
toast-uz

2020/10/21 08:41

好きなカラーマップは作れますが、今表示されている画像とは全く連動しません。元データとして、(x, y)→色、ではなく、(x, y)→スカラー値 である表示データを作り、スカラー値→色 をカラーマップで定義してあげる必要があります。
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