python-visualization / python-visualization/branca
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
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- 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