True/Falseの配列を白黒に変換する方法

Matplotlibを使用した方法: MatplotlibはPythonのデータ可視化ライブラリであり、画像処理にも利用できます。次のコードは、Trueを白色、Falseを黒色に変換して画像として表示する例です。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def array_to_black_white(array):
    # Trueを白色(255)、Falseを黒色(0)に変換
    image = np.where(array, 255, 0)
    # 画像として表示
    plt.imshow(image, cmap='gray')
    plt.axis('off')
    plt.show()
# テスト用の配列
test_array = np.array([True, False, True, True, False])
array_to_black_white(test_array)

OpenCVを使用した方法: OpenCVは画像処理のための強力なライブラリであり、配列を画像に変換することもできます。以下にコード例を示します。

import numpy as np
import cv2
def array_to_black_white(array):
    # Trueを白色(255)、Falseを黒色(0)に変換
    image = np.where(array, 255, 0).astype(np.uint8)
    # 画像として表示
    cv2.imshow('Black and White Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
# テスト用の配列
test_array = np.array([True, False, True, True, False])
array_to_black_white(test_array)

PILライブラリを使用した方法: PIL（Python Imaging Library）は、Pythonの画像処理ライブラリであり、配列を画像に変換するためのさまざまな機能を提供しています。以下にコード例を示します。

import numpy as np
from PIL import Image
def array_to_black_white(array):
    # Trueを白色(255)、Falseを黒色(0)に変換
    image_array = np.where(array, 255, 0).astype(np.uint8)
    image = Image.fromarray(image_array, mode='L')
    # 画像として表示
    image.show()
# テスト用の配列
test_array = np.array([True, False, True, True, False])
array_to_black_white(test_array)

これらの方法を使用すると、TrueとFalseの値を持つ配列を白黒の画像に変換することができます。選択した方法に応じて、異なるライブラリやモジュールを使用することができます。また、これらのコード例を応用して、他の画像処理の操作やデータ分析にも役立てることができます。