Python 使用自定义颜色映射将3通道图像映射到1通道

我试图弄清楚如何使用OpenCV函数LUT将图像的一些3通道像素映射到定义为映射函数的值。我可以用for循环和一些开关来硬编码，但我想看看如何用OpenCV来实现。 下面是映射准则，这意味着映射是[0,0,0]->0、[255,0,0]->1、[255255,0]->2等。 我觉得OpenCV文档并不能很直观地解决这个问题。有人能帮我用Python吗

labelmap=[0 0 0；255 0 0；255 0；128 0 255；255 128 0；0 0 255；128 255 255；0 255 0]

这是我目前没有LUT的解决方案：

import numpy as np

label = np.zeros((5,5,3))
label[0,0,:] = [255,0,0]
label[1,0,:] = [255,255,0]
label[2,0,:] = [0,255,0]

print label

out_label = np.zeros((label.shape[0], label.shape[1]))
mapping = {(0,0,0): 0,
(255,0,0): 1, 
(255,255,0): 2, 
(128,0,255): 3,
(255,128,0): 4,
(0,0,255): 5,
(0,255,0): 6
}

for i in range(label.shape[0]):
    for j in range(label.shape[1]):
        out_label[i,j] = mapping[tuple(label[i,j,:])]

print out_label

在这里没有用，它将非稀疏（必须有256个条目）表独立地应用于每个通道。使用矢量化numpy函数可能会获得更好的性能。。。可能是这样的？我在这里做了类似的事情，但在这里没有用，它将一个非稀疏（必须有256个条目）表独立地应用于每个通道。使用矢量化numpy函数可能会获得更好的性能。。。也许是这样？我在这里也做过类似的事情