对灰度图像的三维函数显示

 一、提要

        如何看到一幅图像的三维灰度分布？有的时候，需要清楚看到图像灰度和坐标的关系。这样尽量直观理解图像的数据详情。本篇讲述如何将灰度图的灰度gray和row和col组成的三维直观图形。本文记述如何用python实现。

二、问题提出

给出原图，显然，此图的光照不均，如果想去除首先要看到其函数走向：

三、将原图处理的程序是：

# !/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File    : Plt3D.py
from matplotlib import pyplot as plot  # 用来绘制图形
import numpy as np  # 用来处理数据
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  # 用来给出三维坐标系。
import cv2

def getZ( img, X, Y ):
    gray = img[X,Y]
    return gray

img = cv2.imread("paper.jpg",0)
height,width = img.shape[:2]

figure = plot.figure()
# 画出三维坐标系：
axes = Axes3D(figure)
X = np.arange(0, height, 1)
Y = np.arange(0, width, 1)
# 生成二维的底部网格线：
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
# Z = 3 * (X) ** 2 + 2 * (Y) ** 2 + 5
# 绘制曲面：
axes.plot_surface(X, Y, getZ(img,X,Y), cmap='rainbow')
# 显示图形：
plot.show()

四、代码关键

 4.1 面区域生成

给定两个定义域，X，Y，那么，X和Y联合区域S需要产生：

 X, Y = np.meshgrid(X, Y)

注意：这里假如X = 【2，3，4】，Y=【7.8.9.10】那么经过以上语句后，

X = [ [2 3 4]， [2 3 4]，  [2 3 4] ， [2 3 4] ]
Y = [ [ 7  7  7]， [ 8  8  8]， [ 9  9  9]， [10 10 10] ]

• 灰度如何获取？

def getZ( img, X, Y ):
    gray = img[X,Y]
    return gray

• 灰度  gray = getZ(img,X,Y)：

[      [70 70 67]， [69 69 67]，  [67 67 68]，  [66 68 69]     ]

五、处理后生成三维的可视图形

• 绘制语句

axes.plot_surface(X, Y, getZ(img,X,Y), cmap='rainbow')

此函数显示三维的函数在三维坐标显示。