matplotlibカラーマップを適用してNumPy配列をPIL画像に変換する方法

単純な問題がありますが、適切な解決策が見つかりません。

グレースケールイメージを表すNumPy 2D配列を取得して、いくつかのmatplotlibカラーマップを適用しながらRGB PILイメージに変換したいと思います。

次のpyplot.figure.figimageコマンドを使用して、妥当なPNG出力を取得できます。

dpi = 100.0
w, h = myarray.shape[1]/dpi, myarray.shape[0]/dpi
fig = plt.figure(figsize=(w,h), dpi=dpi)
fig.figimage(sub, cmap=cm.gist_earth)
plt.savefig('out.png')

これを調整して必要なものを取得することもできますが（おそらくStringIOを使用するとPIL画像が取得されます）、画像の視覚化の非常に自然な問題であると思われるため、これを行う簡単な方法はないのでしょうか。次のようなものとしましょう：

colored_PIL_image = magic_function(array, cmap)

かなり忙しいワンライナーですが、ここにあります：

1. まず、NumPy配列が、myarrayの最大値で正規化されていることを確認します1.0。
2. カラーマップを直接に適用しmyarrayます。
3. 0-255範囲に再スケールします。
4. を使用して整数に変換しますnp.uint8()。
5. を使用しImage.fromarray()ます。

これで完了です：

from PIL import Image
from matplotlib import cm
im = Image.fromarray(np.uint8(cm.gist_earth(myarray)*255))

とplt.savefig()：

とim.save()：

• 入力= numpy_image
• np.unit8->整数に変換します
• convert（ 'RGB'）-> RGBに変換します

• Image.fromarray->画像オブジェクトを返します

  from PIL import Image
  import numpy as np
  
  PIL_image = Image.fromarray(np.uint8(numpy_image)).convert('RGB')
  
  PIL_image = Image.fromarray(numpy_image.astype('uint8'), 'RGB')

承認された回答に記載されている方法は、コメントに記載されている変更を適用しても機能しませんでした。しかし、以下の単純なコードは機能しました：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imsave(filename, np_array, cmap='Greys')

np_arrayは、0..1 floats o2 0..255 uint8の値を持つ2D配列のいずれかであり、その場合はcmapが必要です。3D配列の場合、cmapは無視されます。