[matplotlib 3D] 30. voxelグラフでRGB色空間を可視化

はじめに

この記事では、Pythonのmatplotlibライブラリを使用して、RGB色空間を3次元のvoxelグラフで可視化する方法を解説します。各ボクセルの色をRGB値に対応させることで、色空間の構造を直感的に理解できるようになります。プログラミング初心者からデータサイエンティストまで、色彩理論とデータビジュアライゼーションについて学びたい方に適した内容です。

コード

解説

def midpoints(x):
    sl = ()
    for i in range(x.ndim):
        x = (x[sl + np.index_exp[:-1]] + x[sl + np.index_exp[1:]]) / 2.0
        sl += np.index_exp[:]
    return x

中間点をもとめる関数は上記のように機能します。

r, g, b = np.indices((17, 17, 17)) / 16.0
rc = midpoints(r)

r, g, bはそれぞれ(17, 17, 17)の形状で、0〜1の値を要素として持つ配列になります。

rcはrの中間に位置する値を持つ配列です。

sphere = (rc - 0.5)**2 + (gc - 0.5)**2 + (bc - 0.5)**2 < 0.5**2

この式で球データを作成します。条件を満たす部分がTrue、それ以外はFalseとなる配列が生成されます。

colors = np.zeros(sphere.shape + (3,))

この行はsphereの形状に(3,)を追加し、colorsを(16, 16, 16, 3)の形状にします。

colors[..., 0] = rc
colors[..., 1] = gc
colors[..., 2] = bc

ここで各要素のRGB値をcolors配列に格納します。

ax.voxels(r, g, b, sphere,
          facecolors=colors,
          edgecolors=np.clip(2*colors - 0.5, 0, 1),  # brighter
          linewidth=0.5)

edgecolorsでは2*colors – 0.5の式を使用しており、計算値が0〜1の範囲を超える場合、大きい値は1に、小さい値は0に丸められます。これもRGB形式で色を指定しています。

edgecolors=np.clip(colors-1, 0, 0)の場合

すべてのedgecolorsは(0,0,0)となり黒色になるため、よりシャープな印象を与えます。

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

3D voxel / volumetric plot with RGB colors — Matplotlib 3.10.5 documentation

matplotlib.org

numpyで数値が指定範囲にいない場合に、指定範囲のmin/maxに置き換えたい : mwSoft blog

blog.mwsoft.jp