Python 数组与 RGB 颜色的关系

本文介绍如何使用Python的Numpy和cv2库进行图像处理,包括创建不同颜色的图片和理解RGB颜色模型。通过实际操作,读者可以掌握基本的图像处理技能。

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实验的前提条件

本文会出现一些编程实验,有兴趣实践的读者需要首先确保自己的开发环境安装了 Numpycv2 包,如果没有的话,可以通过:

pip install numpy
pip install cv2

来进行安装。


语境中的Python数组

数组是 Python 语言原生支持的数据结构,直接用方括号声明即可,如:

arr = [1,2,3,4,5]

为了方便数组的创建,Python 支持递推表达式等优雅的写法。在科学计算领域会需要涉及多维数组的运算,普遍使用的是Numpy 包,安装方法请看上一节,公认的用法是

>> import numpy as np

然后用 np 句柄来调用 Numpy 包中的各种函数。我们这篇文章要讨论的数组就是用 Numpy 包创建出来的多维对象。


RGB颜色

现代计算机的基本指令和数据都以0和1来表示,出现在显示器上的颜色也是如此。比较基本的做法是用8位二进制数字来表示颜色,数字区间是 [0,255],这就是常说的“灰度图像“,0表示没有亮度,即黑色,255表示能达到的亮度最大值,即白色。为了表意明确,下面运行一段 Python 脚本来创建三个 100×100100×100 的灰度图片,然后用系统自带的图片浏览器打开。

# 我们使用cv2.imwrite(filename, img) 方法来将numpy数组写入文件
import cv2
# 跟上文说法一致地导入numpy包
import numpy as np

# 创建一个黑色图片
black = np.zeros((100,100))
cv2.imwrite('black.png', black)

# 创建一个白色图片
white = np.ones((100, 100)) * 255
cv2.imwrite('white.png', white)

# 创建一个灰色图片,灰度值不一定要取120,可以是0到255之间的任意值,读者可以自己改变值来实验一下
gray = np.ones((100, 100)) * 120
cv2.imwrite('gray.png', gray)

运行完成以后当前目录会出现三个文件:white.png, black.png 和 gray.png 打开可以看到:
黑白灰

牛顿的三棱镜实验告诉我们太阳光由七种颜色组成,而计算机显示器表示颜色是由红绿蓝三种颜色组成的,这三种颜色分别称为图片的三个 频道(channel)。可以看到上述生成的图片本质是值在 [0,255] 区间的二维数组,彩色图片的有红绿蓝三个频道,每个频道都是一个二维数组,如果还是规定用8位二进制数来表示一个频道的话,一张彩色图片本质上就是一个值在[0,255]区间的三维数组。我们可以随机生成一个彩色图片,来说明上述概念:

# 这里生成了一个随机数组
img = np.random.randn(100,100,3) * 255
cv2.imwrite('colorful.png', img)

打开图片可以看到:
彩色随机图片

代码长度和上面生成黑白会的并没有差异,只是数组的形状多了个维度;这里生成的是100×100×3100×100×3的数组,正如上文所有,它有三个频道,每个频道都是一个二维数组。np.random.randn(shape) 函数会生成特定形状的随机数组,每个单元的值从-1到1,我们把每个单元的值都扩大了255倍;读者可能会问这里出现负数怎么办,实际上cv2.imwrite自动把负数当正数处理了,我就没有加abs函数。


Python数组与RGB颜色的关系 - 逆序

彩色图片的三个频道的顺序跟常识“rgb“恰好相反:

python 数组第三维度索引对应颜色
0blue
1green
2red

刚才我们生成了随机的彩色图片,现在知道了各个频道与数组第三维度索引之间的对应关系,我们可以来生成一些有趣的新图片了。下面的脚本会生成红色、绿色和蓝色的随机图片,也就是说每个图片只有对应频道有有意义的值,其他频道都取0.

img = np.random.randn(100,100,3) * 255
red = img.copy()
red[:,:,0:2] = 0
cv2.imwrite('red.png', reg)

green = img.copy()
green[:,:,0] = 0
green[:,:,2] = 0
cv2.imwrite('green.png', green)

blue = img.copy()
blue[:,:,1:3] = 0
cv2.imwrite('blue.png', blue)

注意这段代码省略了引入Numpycv2 包。运行完成以后,当前目录会出现red.png, green.png 和 blue.png 三个图片:
rgb


练习

读者可以尝试综合以上的内容和自己电脑的分辨率,给自己创建一个新的壁纸,类似这样:
rgb big

Have fun, cheers!

<think>嗯,用户想知道如何在Python中获取colormap名为"seismic"的RGB三元数组表示。首先,我需要回忆一下matplotlib中colormap的处理方式。记得matplotlib的colormap可以通过名字获取对象,比如plt.cm.seismic。然后,colormap通常包含从0到1的映射,可能需要生成一组样本点来获取对应的颜色值。 用户可能需要将colormap转换为具体的RGB数组,所以应该考虑如何均匀采样。例如,使用get_cmap函数获取colormap对象,然后调用其方法,比如生成256个点的颜色值。不过要注意的是,颜色值默认是RGBA格式,所以需要去除alpha通道,只保留RGB部分。 另外,是否需要将值从0-1的浮点数转换为0-255的整数呢?这取决于用户的需求。问题中提到的是RGB三元组的数组表示,可能用户需要的是0-1范围的浮点表示,或者是0-255的整数。可能需要两种情况都提供,或者明确询问用户,但根据问题描述,直接给出浮点数组应该可以。 接下来,具体的步骤应该是:导入matplotlib,获取seismic的colormap对象,生成颜色样本数组,转换为RGB数组,并可能调整格式。同时,要确保代码正确,比如正确调用cmap的参数,例如使用N参数指定采样点数。 记得用户提供的引用中提到了colormap的使用,比如引用[1]提到如果指定了color_func,则忽略colormap,这可能和问题无关,但需要确认是否有其他需要注意的地方。引用[2]是关于读取图像和使用scipy的,可能不太相关,但可能需要确保代码示例中的导入正确。 最后,要验证代码是否正确。比如,使用seismic colormap通常中间是白色,两端是红色和蓝色,检查生成的数组中间位置是否是白色(1,1,1)。此外,可能需要提醒用户,如果需要不同数量的颜色点,可以调整N的值,或者如果需要整数表示,可以乘以255并转换类型。</think>为了获取Python中`seismic` colormap的RGB三元组数组,可以通过`matplotlib`的API实现。步骤如下: ### 1. 导入matplotlib的colormap模块 ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm ``` ### 2. 获取seismic colormap对象 ```python cmap = plt.cm.get_cmap('seismic') # 或使用 cm.seismic ``` ### 3. 生成RGB颜色数组 通过`cmap`对象的`__call__`方法生成均匀分布的样本点。例如生成256个点: ```python rgb_values = cmap(np.linspace(0, 1, 256)) # 返回形状为(256,4)的RGBA数组 ``` ### 4. 提取RGB通道并转换格式 若需要去除Alpha通道并保留RGB: ```python rgb_values = cmap(np.linspace(0, 1, 256))[:, :3] # 形状变为(256,3) ``` 若需要将浮点数[0,1]转换为整数[0,255]: ```python rgb_uint8 = (rgb_values * 255).astype(np.uint8) ``` ### 完整示例 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 获取colormap cmap = plt.cm.get_cmap('seismic', 256) # 256个采样点 # 生成RGB数组(浮点格式) rgb_float = cmap(np.linspace(0, 1, 256))[:, :3] # 转换为整数格式 rgb_int = (rgb_float * 255).astype(np.uint8) ``` ### 特性说明 - `seismic` colormap的特点是中间值为白色(对应数据中位数),两侧渐变为红色(正方向)和蓝色(负方向),常用于显示对称数据[^1]。 - 默认RGBA格式中,A(Alpha)通道全为1(不透明)[^2]。
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