python绘图白化

### Python 绘图中的图像白化处理 在Python中进行绘图并应用图像白化处理可以显著提升图形的质量和视觉效果。通过使用`matplotlib`库以及`basemap`工具包，能够有效地实现这一目标。 下面是一个完整的例子，展示了如何读取TIFF文件，并对其进行白化处理后绘制出来： ```python import numpy as np from osgeo import gdal import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap def read_tiff(file_path): dataset = gdal.Open(file_path) band = dataset.GetRasterBand(1) array = band.ReadAsArray() geotransform = dataset.GetGeoTransform() projection = dataset.GetProjection() lon_start = geotransform[0] lat_start = geotransform[3] pixel_width = geotransform[1] pixel_height = geotransform[5] lons = np.arange(lon_start, lon_start + array.shape[1]*pixel_width, pixel_width) lats = np.arange(lat_start, lat_start + array.shape[0]*pixel_height, pixel_height) return lons, lats[::-1], array def apply_whitening(data): mean_data = data.mean(axis=0) std_data = data.std(axis=0) whitened_data = (data - mean_data) / std_data # Avoid division by zero or negative values after standardization whitened_data[np.isnan(whitened_data)] = 0 whitened_data[whitened_data < 0] = 0 return whitened_data file_path = 'path_to_your_file.tiff' lons, lats, tif_data = read_tiff(file_path) # Apply the whitening process to the TIFF image data. tif_data_white = apply_whitening(tif_data)[^2] fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) m = Basemap(projection='cyl', resolution='h', llcrnrlat=lats.min(), urcrnrlat=lats.max(), llcrnrlon=lons.min(), urcrnrlon=lons.max()) xi, yi = m(*np.meshgrid(lons, lats)) cs = m.contourf(xi, yi, tif_data_white.T, levels=np.linspace(tif_data_white.min(), tif_data_white.max(), 10), cmap=plt.cm.rainbow) m.drawcoastlines() m.drawcountries() m.drawstates() plt.colorbar(cs, label="Value") plt.title('Whitened Image') plt.show()[^3] ``` 此代码片段首先定义了一个函数来加载地理空间数据（如TIFF），接着实现了简单的白化算法用于标准化输入的数据矩阵。最后，在地图背景上显示经过白化后的影像。