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Is it normal for `branca.utilities.write_png` function to normalize its values?

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Python
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Beschreibung

I may be wrong, but I find it weird the way branca.utilities.write_png function normalize its values.
See https://github.com/python-visualization/branca/blob/v0.8.1/branca/utilities.py#L324.

>>> import io
>>>
>>> import numpy as np
>>> import PIL.Image
>>>
>>> import branca.utilities
>>>
>>> data = np.array([[[0.74901961, 0.50196078, 1.0, 1.0], [0.25098039, 1.0, 0.74901961, 1.0]]])
>>>
>>> # Current result
>>> png_bytes = branca.utilities.write_png(data)
>>> with PIL.Image.open(io.BytesIO(png_bytes)) as image:
...     np.asarray(image)
array([[[255, 127, 255, 255],
        [ 85, 255, 191, 255]]], dtype=uint8)
>>>
>>> # What I expected
>>> np.rint(data * 255.0).astype(np.uint8)
array([[[191, 128, 255, 255],
        [ 64, 255, 191, 255]]], dtype=uint8)

As a result, folium layers like folium.raster_layers.ImageOverlay appear brighter than I expected when passing image as an array because of the normalization.
I guess this allows users to automatically display mono rasters with a scale from minimum value as black to maximum value as white. However, for non-mono and mono rasters with a colormap, the normalization seems undesirable.

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne in branca/utilities.py bei write_png und verwende die verlinkte Zeile sowie das bereitgestellte NumPy/PIL-Beispiel, um die aktuelle Ausgabe zu reproduzieren. Als abgeschlossen gilt die Entscheidung über das beabsichtigte Normalisierungsverhalten für Mono-, Nicht-Mono- und farbkartierte Raster sowie dessen Überprüfung, einschließlich des gemeldeten Helligkeitseffekts in folium ImageOverlay-Layern.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
numpy, python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
42/100

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