如何将图像的matplotlib.pyplot颜色映射表示转换为RGB图像

Question

我有一张显微镜图像，它描述了作为灰度对象存储的样本的特定属性（即荧光寿命）

我还有一个与描述样本另一特性（即荧光强度）完全相同的区域的第二个显微镜图像，该第二个图像也存储为灰度对象

我想将两个图像合并为一个matplotlib.pyplot表示，其中像素的颜色由第一个图像中的值给出（例如，使用matplotlib中的“jet”等颜色贴图），像素的强度由第二个图像中的值给出。理想情况下，我还希望为颜色（存储在第一幅图像中的寿命值的jet colormap）和强度（存储在第二幅图像中的强度值的灰度colormap）设置颜色条。您能告诉我如何在Python中实现这一点吗？下面你可以看到一个例子，我想实现，获得了商业软件

Answer 1

我找到了解决方案，即使用alpha混合，如下所示。可以调整alpha参数以改变同时显示两个图像的范围

fig = plt.figure(figsize=(15,15)) # This creates the figure. 
im1 = plt.imshow(intensity_image, cmap='gray') # This shows the first image as a grayscale image.
plt.axis('off') # This removes the axes around the image.
plt.clim(200,800) # This clips the values within the first image to the 200-800 range. It affects the values of the colorbar.
plt.colorbar(shrink=0.3, aspect=5.0) # This draws a colorbar that 0.3x the size of the image and is a little bit thicker (aspect=5.0) than the default one.
im2 = plt.imshow(flim_image, cmap='jet', alpha=0.5) # This shows the second image using a 'jet' colorspace.
plt.axis('off') # Removes the image axes.
plt.clim(2.0,3.0) # Clips the image values to the range 2.0-3.0.
plt.colorbar(shrink=0.3, aspect=5.0) # Draws the colorbar for the second image. 
plt.show() # Shows the figure.