如何使用OpenCV将色彩Map表应用于灰度数据

am46iovg 于 2023-08-06 发布在其他

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我有一个带有灰度图像的np.array，我想应用一个色彩Map表，然后将结果保存到视频文件中。
有了这段代码（或注解行），我得到了一个灰度视频。你知道为什么我不能有一个色彩Map视频吗？

color_images = np.empty([N, resolution[1], resolution[0], 3])
for i in range(0, N):
    cv2.imwrite(gray_images[i])
    color_images[i] = cv2.cvtColor(np.float32(gray_images[i]), cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    #color_images[i] = cv2.merge([gray_images[i], gray_images[i], gray_images[i]])
out = cv2.VideoWriter("video.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),
                      fps, (resolution[0], resolution[1]), 1)
for i in range(0, N):
    out.write(np.uint8(color_images[i]))
out.release()

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更新：我想有一个彩色的图像，使像素强度的差异可以更明显。（例如在plt.imshow（'viridis '）中使用默认的cmap）。

opencv

来源：https://stackoverflow.com/questions/70168026/how-to-apply-colormap-to-grayscale-data-with-opencv

2条答案

按热度按时间

7y4bm7vi1#

cvtColor不会这样做。对于任何灰度像素，它为您提供了RGB/BGR像素，该像素看起来是灰色的，具有相同的强度。
如果你想要色彩Map表，你需要applyColorMap。

import numpy as np
import cv2 as cv
gray_image = ... # get it from somewhere
colormapped_image = cv.applyColorMap(gray_image, cv.COLORMAP_JET)

字符串
x1c 0d1x的数据
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赞(0）回复(0）举报 2023-08-06

t5fffqht2#

OpenCV（cv2）可以将色彩Map表应用于图像并保存它。然而，OpenCV的色彩Map函数期望图像数据为8位格式，因此您需要将归一化深度Map缩放到范围[0，255]，并在应用色彩Map之前将其转换为8位格式。因此，如果您有floating point precision数据，并且您希望在其上应用色彩Map表，请使用matplotlib。一个简单的用例

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
# Normalize the depth map
depth_map_normalized = np.clip(depth_map / 65000.0, 0, 1)
# Apply a colormap
depth_map_colored = cm.jet(depth_map_normalized)
# Save the result
plt.imsave('depth_map_colored.png', depth_map_colored)

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