Matplotlibで画像のカラーマップを設定する方法

Matplotlibで画像のカラーマップを設定する方法

Matplotlibでは、imshow()関数のcmap引数を使うことで、画像にさまざまなカラーマップを簡単に適用できます。カラーマップとは、数値データを色へ変換するための対応表のことで、「hot」「viridis」「gray」など多数の種類が用意されています。

ここでは、画像ファイルを読み込み、そのうちの1つのチャンネルを取り出して「hot」カラーマップで表示する手順を解説します。

手順

• 図のサイズと余白を設定する： plt.rcParams["figure.figsize"]で図のサイズを指定し、figure.autolayoutを有効にしてサブプロット間・周囲の余白を自動調整します。
• 画像を読み込む： imread()メソッドでファイルから画像を読み込み、NumPy配列として取得します。
• 1つのチャンネルを選択する： カラー画像はRGBなど複数のチャンネルを持つため、ここでは最初のチャンネル（赤）を輝度画像として取り出します。
• 画像を表示する： imshow()で2D配列を通常のラスター画像として描画し、cmap="hot"を指定します。
• 軸を非表示にする： plt.axis('off')で軸をオフにし、画像だけをきれいに見せます。
• 図を表示する： show()メソッドを実行して結果を確認します。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt, image as mimg

# 図のサイズとレイアウトを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 画像ファイルを読み込む
img = mimg.imread('bird.jpg')

# 最初のチャンネル（赤）を取り出す
lum_img = img[:, :, 0]

# 「hot」カラーマップで表示
plt.imshow(lum_img, cmap="hot")

# 軸を非表示にする
plt.axis('off')

plt.show()

出力結果

このコードを実行すると、読み込んだ画像が黒→赤→黄→白へと変化する「hot」カラーマップで着色されて表示されます。cmap引数の値を変更すれば、「viridis」「plasma」「coolwarm」など他のカラーマップも同じ方法で簡単に試すことができます。データの特徴を視覚的に強調したい場合に、カラーマップの使い分けは非常に有効です。