Python 如何获得图像的红色通道颜色空间？

我正在尝试获取图像的红色通道颜色空间，目前我这样做的方式是，我得到一个

灰度

图像：

img = img[:,:,2]

但我想要这样的图像：

上面，顶部图像是红色通道颜色空间图像，底部图像是原始图像。为了实现这一形象，到底在做什么

我也试过了

img[:,:,0] = 0
img[:,:,1] = 0

---

但所获得的结果并不理想。这里有一篇关于红色通道颜色空间的文章：

你的第二个建议应该扔掉蓝色和绿色，给你一个“红色通道图像”。如果您想要

RG

（红绿）颜色空间图像，请仅丢弃蓝色通道：

img[:,:,0] = 0

---

但您发布的示例图像并没有说明这一点，因为生成的图像在所有三个通道中都保留了信息。我的猜测是，它是用“彩色地图”制作的，在原始图像中，不同的颜色代表不同的红色值。这样的映射可以以任何方式显示，因此从示例图像重建它并不容易

实际上，预期的输出图像不是原始图像的红色通道颜色空间。这是一种应用于输入图像的颜色映射。好消息是OpenCV提供了多个内置的彩色贴图。坏消息是OpenCV内置的颜色映射无法生成预期的输出。但不要放弃，您可以使用自定义的查找表映射颜色

为了更好地演示，这里有一些图像示例：

img = cv2.imread('origin.png')
im_color = cv2.applyColorMap(img, cv2.COLORMAP_HSV)
cv2.imshow('mapped_image', im_color)
# cv2.imwrite('result.png', im_color)
cv2.waitKey(0)

以下是OpenCV的所有颜色贴图：

print [sub for sub in dir(cv2) if sub.startswith('COLORMAP_')]
['COLORMAP_AUTUMN', 'COLORMAP_BONE', 'COLORMAP_COOL', 'COLORMAP_HOT', 'COLORMAP_HSV', 'COLORMAP_JET', 'COLORMAP_OCEAN', 'COLORMAP_PINK', 'COLORMAP_RAINBOW', 'COLORMAP_SPRING', 'COLORMAP_SUMMER', 'COLORMAP_WINTER']

使用自定义查找表映射颜色的示例如下：

---

您可能只需要在原始BGR图像中将蓝色通道设置为0：

img[：，：，0]=0

我已经尝试过了，但结果与imgur链接中的结果非常不同。在我看来，被删除的颜色通道不是红色通道，而是绿色和蓝色的混合。我建议您在InkScape（或任何其他图片处理软件）中打开图像，并使用颜色级别。一旦你确定了正确的组合，删除提醒。我猜你的第一张图像也是用彩色地图计算出来的。你从哪里得到的第一张照片？太好了。但是

cv2.LUT（）

会给我一个数组，我应该不构造一个颜色映射还是什么？如果没有，那么

cv2.LUT（）

？@stack的输出数组有什么用处？每个图像都是一个数组：-），但您需要将其转换为适当的类型，以便能够通过OpenCV识别为图像。让我用一个例子来更新答案。@stack还请注意，您可能需要对其中一个内置的

COLORMAP

s的结果进行一些处理，以便将其转换为您期望的结果。

table = np.array([( i * invert_value) for i in np.arange(256)]).astype("uint8")
cv2.LUT(image, table)