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

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Lingua principale
Python
Stelle
134
Fork
69
Merge medio
1h 10m
PR unite (30g)
1

Descrizione

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.

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia in branca/utilities.py, in write_png, usando la riga collegata e l’esempio NumPy/PIL fornito per riprodurre l’output attuale. Il lavoro è completato quando il comportamento di normalizzazione previsto per i raster mono, non mono e con mappa dei colori è stato deciso e verificato, incluso l’effetto di luminosità segnalato nei layer ImageOverlay di folium.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
numpy, python
Ambito
data-visualization
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
42/100

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