在保留分辨率的同时保存类似 imshow 的图像

Question

我有一个 (n, m) 数组，我一直在使用 matplotlib.pyplot.imshow 对其进行可视化。我想将此数据保存在某种类型的光栅图形文件（例如 png）中，以便：

显示的颜色是imshow
基础数组的每个元素恰好是保存图像中的一个像素——这意味着如果基础数组是 (n, m) 个元素，则图像是 NxM 像素。（我对 imshow 中的 interpolation='nearest' 不感兴趣。）
保存的图片除了数组中数据对应的像素点外，什么都没有。（即边缘、轴等周围没有白色 space）

我该怎么做？

我看到一些代码可以通过使用 interpolation='nearest' 并强制 matplotlib（勉强地）关闭轴、白色 space 等来实现这一点。但是，必须有一些更直接地执行此操作的方法——也许使用 PIL？毕竟我有底层数据。如果我可以为底层数组的每个元素获取一个 RGB 值，那么我可以使用 PIL 保存它。有什么方法可以从 imshow 中提取 RGB 数据吗？我可以编写自己的代码将数组值映射到 RGB 值，但我不想重新发明轮子，因为该功能已经存在于 matplotlib 中。

Answer 1

正如您已经猜到的那样，不需要创建图形。你基本上需要三个步骤。规范化您的数据，应用颜色图，保存图像。 matplotlib 提供了所有必要的功能：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# some data (512x512)
import scipy.misc
data = scipy.misc.lena()

# a colormap and a normalization instance
cmap = plt.cm.jet
norm = plt.Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max())

# map the normalized data to colors
# image is now RGBA (512x512x4) 
image = cmap(norm(data))

# save the image
plt.imsave('test.png', image)

虽然上面的代码解释了单个步骤，但您也可以让 imsave 执行所有三个步骤（类似于 imshow）：

plt.imsave('test.png', data, cmap=cmap)

结果（test.png）：

在保留分辨率的同时保存类似 imshow 的图像

Saving an imshow-like image while preserving resolution

numpy

matplotlib

python-imaging-library

pillow