对于已知的绘制用cmap制作的3D图,x坐标为图片长度,y坐标为图片的宽度,z为numpy获得的图片的灰度值,需要用python绘制出该3D图的z坐标轴的某一点灰度值所在的平面对应的x与y坐标数值间的关系图
时间: 2024-05-07 19:16:03 浏览: 19
首先,需要使用matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库来绘制3D图。我们可以使用以下代码来读取图片并绘制3D图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 读取图片
img = plt.imread('image.png')
# 获取灰度值
gray_img = np.mean(img, axis=2)
# 定义x、y坐标
x = np.arange(img.shape[1])
y = np.arange(img.shape[0])
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 绘制3D图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, gray_img, cmap='jet')
plt.show()
```
接下来,我们需要找到z坐标轴的某一点灰度值所在的平面,并绘制出该平面对应的x与y坐标数值间的关系图。假设我们需要绘制z坐标轴的灰度值为0.5的平面,可以使用以下代码来实现:
```python
# 找到灰度值为0.5的平面
z_value = 0.5
z_index = np.where(np.isclose(gray_img, z_value))
# 绘制x与y坐标数值间的关系图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(z_index[1], z_index[0])
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 读取图片
img = plt.imread('image.png')
# 获取灰度值
gray_img = np.mean(img, axis=2)
# 定义x、y坐标
x = np.arange(img.shape[1])
y = np.arange(img.shape[0])
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 绘制3D图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, gray_img, cmap='jet')
plt.show()
# 找到灰度值为0.5的平面
z_value = 0.5
z_index = np.where(np.isclose(gray_img, z_value))
# 绘制x与y坐标数值间的关系图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(z_index[1], z_index[0])
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.show()
```
注意:在实际使用中,可能需要根据具体情况调整代码中的参数。