OpenCV中的假彩色滤光片

我试图在OpenCV上找到一些过滤器，但对文档进行了彻底的修改，但没有任何效果。我想知道它是否在OpenCV中被称为其他东西，因为它似乎足够常见，可以在框架中实现

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如何应用此过滤器

如果无法实现，您可以采取更一般的方法：

• 将图像转换为HSV
• 将每个像素的色调通道设置为输入色调

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您可以使用applyColorMap：

#包括
cv:：Mat灰度图像。。。
cv：：假彩色；
cv:：applyColorMap（灰度图像、假彩色、cv:：COLORMAP\u-JET）；

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它们有许多可用的假彩色贴图。

有几种假彩色的方法。通常，图像是三个强度图像的合成

创建三个单通道矩阵，其中包含要描述的值。要重用现有矩阵中的通道，请使用

cv:：split（）

对每个矩阵应用适当的标准化（也取决于步骤4）

使用创建一个3通道矩阵

可选：用于更改这些频道的含义。例如：从HSV转换为RGB，这样第一个输入变量将是假彩色图像的色调，第二个是饱和度，第三个是值

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另一种情况是，使用连续调色板将灰度图像放大为三种颜色，称为伪彩色。请参见@melnibon的答案。

这是我用Python编写的一个方便的函数，它来自一个项目，该项目为伪彩色/假彩色应用了颜色映射，我使用热成像设备的输入很好地区分温度变化。此功能可以根据您的喜好进行改装

代码提供了一种在所有不同OpenCV过滤器之间切换的机制，以及使用自定义颜色映射的选项

将过滤器模式设置为0-11以应用OpenCV过滤器。否则，将filter_mode设置为12或13，以使用自定义1x256 RGB图像梯度作为过滤器来变换灰度图像

请参阅下面的用法

import cv2 # import OpenCV
...
def apply_colormap_filter(cv2_image, filter_mode) :
        # A colormap for psudocolors/false color to distinguish hot spots in image
        # input: [cv2_image] the greyscale input, [filter_mode] filter selection (0-13)

        if filter_mode >= 12 : # lut image constraint: image has to be RGB of size 1x256
            ###### custom colormaps ######
            if filter_mode == 12 :
                lut = cv2.imread('thermal-colormap.png') # 1x256 RGB image
            elif filter_mode == 13 :
                lut = cv2.imread('lut_sky.png') # 1x256 RGB image
            else :
                lut = cv2.imread('lut_sky.png') # 1x256 RGB image

            # APPLY CUSTOM FILTER
            cv2_image = cv2.cvtColor(cv2_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR);

            final = cv2.LUT(cv2_image, lut)

            ###### custom colormaps ######
        elif filter_mode < 12 :
            ###### Utilise OpenCL inbuilt filters ######

            final = cv2.applyColorMap(cv2_image, filter_mode)

            ###### Utilise OpenCL inbuilt filters ######
        return final # return the resultant False-colored image

gray = cv2.imread('grayscale-image.png')  # some grayscale image of variable dimensions
thermal = apply_colormap_filter(gray, 12) # Use custom filter
cv2.imshow('Thermal Image', thermal)

导入cv2#导入OpenCV
...
def apply_colormap_过滤器（cv2_图像，过滤器模式）：
#用于区分图像热点的伪彩色/假彩色颜色图
#输入：[cv2_图像]灰度输入，[filter_mode]过滤器选择（0-13）
如果过滤器模式>=12:#lut图像约束：图像必须是大小为1x256的RGB
######自定义颜色贴图######
如果过滤器_模式==12：
lut=cv2.imread（'thermal-colormap.png'）#1x256 RGB图像
elif过滤器_模式==13：
lut=cv2.imread（'lut_sky.png'）#1x256 RGB图像
其他：
lut=cv2.imread（'lut_sky.png'）#1x256 RGB图像
#应用自定义筛选器
cv2_图像=cv2.CVT颜色（cv2_图像，cv2.COLOR_灰度2BGR）；
最终=cv2.LUT（cv2_图像，LUT）
######自定义颜色贴图######
elif过滤器模式<12：
######使用OpenCL内置过滤器######
最终=cv2.applyColorMap（cv2_图像，过滤器_模式）
######使用OpenCL内置过滤器######
返回最终结果#返回生成的假彩色图像
gray=cv2.imread（'grayscale-image.png'）#一些可变尺寸的灰度图像
thermal=apply_colormap_filter（灰色，12）#使用自定义过滤器
cv2.imshow（“热图像”，热图像）
<代码>解释“假颜色”会有帮助。我只是添加了一个链接到伪彩色滤镜的文档，MayBeWoW，这是非常埋没的。C++中的OpenCV API可以以类似于上面的Python代码的方式使用。我相信这个解决方案既简单又可扩展。希望这能解决这个具体问题。
import cv2 # import OpenCV
...
def apply_colormap_filter(cv2_image, filter_mode) :
        # A colormap for psudocolors/false color to distinguish hot spots in image
        # input: [cv2_image] the greyscale input, [filter_mode] filter selection (0-13)

        if filter_mode >= 12 : # lut image constraint: image has to be RGB of size 1x256
            ###### custom colormaps ######
            if filter_mode == 12 :
                lut = cv2.imread('thermal-colormap.png') # 1x256 RGB image
            elif filter_mode == 13 :
                lut = cv2.imread('lut_sky.png') # 1x256 RGB image
            else :
                lut = cv2.imread('lut_sky.png') # 1x256 RGB image

            # APPLY CUSTOM FILTER
            cv2_image = cv2.cvtColor(cv2_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR);

            final = cv2.LUT(cv2_image, lut)

            ###### custom colormaps ######
        elif filter_mode < 12 :
            ###### Utilise OpenCL inbuilt filters ######

            final = cv2.applyColorMap(cv2_image, filter_mode)

            ###### Utilise OpenCL inbuilt filters ######
        return final # return the resultant False-colored image

gray = cv2.imread('grayscale-image.png')  # some grayscale image of variable dimensions
thermal = apply_colormap_filter(gray, 12) # Use custom filter
cv2.imshow('Thermal Image', thermal)