Я понял это сам, и следующий код:
import numpy as np
import matplotlib.image as image
import matplotlib.pyplot as plt
C = image.imread('d:/timg.png')
xp, yp, __ = C.shape
x = np.arange(0, xp, 1)
y = np.arange(0, yp, 1)
Y, X = np.meshgrid(y, x)
fig = plt.figure(figsize=(12,9))
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.dist=6.2
ax.view_init(elev=38, azim=-45)
ax.plot_surface(X, Y, X-X+yp, facecolors=C,
rstride=2, cstride=2,
antialiased=True, shade=False)
ax.plot_surface(X, X-X, Y, facecolors=np.fliplr(C.transpose((1,0,2))),
rstride=2, cstride=2,
antialiased=True, shade=False)
ax.plot_surface(X-X+xp, X, Y, facecolors=np.fliplr(C.transpose((1,0,2))),
rstride=2, cstride=2,
antialiased=True, shade=False)
Полученное изображение:
3D текстура
Изменение шаг к 1 позволит получить больше деталей изображения png, но кажется, что это не очень эффективный способ, особенно когда размер изображения очень большой.