使用OpenCV的预定义的颜色映射来将灰度图像伪彩色化。

1、 colormap(色度图)是什么?

假设我们想在地图上显示美国不同地区的温度。我们可以把美国地图上的温度数据叠加为灰度图像——较暗的区域代表较冷的温度,更明亮的区域代表较热的区域。这样的表现不仅令人难以置信,而且代表了两个重要的原因。首先,人类视觉系统没有被优化来测量灰度强度的微小变化。我们能更好地感知颜色的变化。第二,我们用不同的颜色代表不同的意思。用蓝色和较温暖的温度用红色表示较冷的温度更有意义。

温度数据只是一个例子,但还有其他几个数据是单值(灰度)的情况,但将其转换为彩色数据以实现可视化是有意义的。用伪彩色更好地显示数据的其他例子是高度、压力、密度、湿度等等。

2、在OpenCV中使用applycolormap(伪彩色函数)

OpenCV的定义12种colormap(色度图),可以应用于灰度图像,使用函数applycolormap产生伪彩色图像。让我们很快看到如何将色度图的一种模式colormap_jet应用到一幅图像中。

C++

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using namespace  cv; 
 
Mat im_gray = imread("pluto.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat im_color;
applyColorMap(im_gray, im_color, COLORMAP_JET);

Python

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import cv2 
 
im_gray = cv2.imread("pluto.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
im_color = cv2.applyColorMap(im_gray, cv2.COLORMAP_JET)
 
 
下图显示了一个关于colormap(色度图)的视觉表示和COLORMAP_*的数值,左边的颜色模式表示较低的灰度值,右边的则表示较高的灰度值。
Value Name Scale
0 COLORMAP_AUTUMN
1 COLORMAP_BONE
2 COLORMAP_JET
3 COLORMAP_WINTER
4 COLORMAP_RAINBOW
5 COLORMAP_OCEAN
6 COLORMAP_SUMMER
7 COLORMAP_SPRING
8 COLORMAP_COOL
9 COLORMAP_HSV
10 COLORMAP_PINK
11 COLORMAP_HOT
经典colormap色度图
      有些人对餐馆的菜单从不满意。厨师在选择原料方面的专长,他们将通过添加、替换和替代原料来定制菜肴。哦,是的,那些人。如果你是这些人之一,并想创建自己的颜色表,下面是步骤:
1、定义一个映射:色度图是从0-255值256种颜色映射。在OpenCV,我们需要创建一个大小为256×1的8位彩色图像来存储256个颜色值。
2、对照颜色使用查找表:在OpenCV,你可以申请一个信息存储在一个256×1的彩色图像使用查找表LUT图像。

C++

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Mat im_color;
// NOTE : im_gray is 3-channel image with identical 
// red, green, blue channels.  
LUT(im_gray, lut, im_color);

Python

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# NOTE : im_gray is 3-channel image with identical
# red, green, blue channels.  
im_color=cv2.LUT(im_gray, lut)

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