python读取npy文件并可视化保存深度图，并进行热图显示_npy文件可视化

1、读取和保存

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
image = np.load("D:/Research_Time/digital_image_processing/codenote/disp.npy")
 
for i in range(0,image.shape[0]):
 
    plt.imshow(image[i,:,:])
    plt.savefig('D:/Research_Time/digital_image_processing/codenote/fuzhulist/read_npy2/' + str(i) + '.jpg')
    plt.show()

我的npy文件叫disp.npy，大小是（697，192，640），697是图像个数，后面是每一张图像的大小

image = np.load("D:/Research_Time/digital_image_processing/codenote/disp.npy")

上面这句话是载入npy文件种的数据，换成自己的就可以了，因为我的文件里存了多张图像，所以下面的显示使用了for循环，如果是单张图像，去掉循环就可以了，此处借鉴了这位博主的帖子，点击地址在此即可跳转。地址在此

2、读取深度图像，进行热图显示和保存

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
 
img = cv.imread('D:/Research_Time/digital_image_processing/codenote/fuzhulist/read_npy2/1.jpg')
img2 = cv.applyColorMap(img, 2)
 
plt.imshow(img2)
plt.savefig('../fuzhulist/read_1.jpg')
plt.show()
 
 
# COLORMAP_AUTUMN = 0,
# COLORMAP_BONE = 1,
# COLORMAP_JET = 2,
# COLORMAP_WINTER = 3,
# COLORMAP_RAINBOW = 4,
# COLORMAP_OCEAN = 5,
# COLORMAP_SUMMER = 6,
# COLORMAP_SPRING = 7,
# COLORMAP_COOL = 8,
# COLORMAP_HSV = 9,
# COLORMAP_PINK = 10,
# COLORMAP_HOT = 11

接下来是读取上面保存的图像，进行热图显示，然后保存。我这个是读取的单个图像，如果要读取所有图的话，加个for循环就可以了，然后applycolosmap里面的数字2是热图显示模式，下面的注释有写，如果对显示模式有需求的话，可以把这些数字都试试看。

ps:

但是这种显示方法有个问题，那就是用plt显示和保存的图像有坐标轴和背景板，而且这种方法改变了原图的大小，对原图数据进行了加工，于是我采用了下面这种方式

image = np.load("D:/Research_Time/digital_image_processing/codenote/disp.npy")
 
for i in range(0,image.shape[0]):
 
 
    imgs = image[i,:,:]
    cv.imwrite('../fuzhulist/read_npy3/' + str(i) + '.png', imgs)

这种方式不会对图像数据进行改动，但是保存下来的图是全黑的，根本看不出深度图的样子，所以就很麻爪。

3、一点呼吁

如果有路过大佬看见了我，并且知道如何解决上述问题，请评论一下，非常感谢！