Python 如何使用opencv操作将'plt.imsave'替换为'cmap'选项设置为'gray'？

这是我正在处理的源图像：

我使用github存储库（我使用的文件是

tools/test\u lanenet.py

）来进行二进制车道分割。现在我看到这张图片：

第二个图像实际上是由以下命令生成的图像：

# this line results in an array with the shape of (512, 256). this is just a hypothetical line of code. what I really care is the line which saves the image with matplotlib library. 
binary_seg_image = lane_segmenter.binary_segment()
# this line saves the image
plt.imsave('binary_image_plt.png', binary_seg_image[0] * 255, cmap='gray')

首先，我必须对opencv模块执行相同的操作，最好更快

在下一个操作中，我必须将第二个图像中分割的车道映射到源图像道路车道上。我想我必须使用第二幅图像作为遮罩，并使用

cv2.bitwise_和
来完成这项工作，对吗？有人能帮我吗

谢谢大家
你们的图片大小不一样。要将黑白图像遮罩到彩色图像上，它们需要对齐。我试图简单地将它们裁剪到左上角相同的最小尺寸，但这并没有使它们正确对齐

然而，这段Python/OpenCV代码将为您提供一些想法，一旦您弄清楚如何对齐它们，就可以开始了

颜色输入：


B/W车道图像：




如果您想给存在掩码的图像上色，那么这是使用Python/OpenCV的一种方法。代替按位_和，您只需在遮罩为白色的地方进行numpy着色即可。请再次注意，您的图像大小不同，我不知道如何最好地对齐它们。我把这个留给你。我正在使用你的两个输入图像作为我的另一个答案。代码几乎相同

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('road.png')
ht, wd, cc = img.shape
print(img.shape)

# read mask as grayscale
gray = cv2.imread('road_mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
hh, ww = gray.shape
print(gray.shape)

# get minimum dimensions
hm = min(ht, hh)
wm = min(wd, ww)
print(hm, wm)

# crop img and gray to min dimensions
img = img[0:hm, 0:wm]
gray = gray[0:hm, 0:wm]

# threshold gray as mask
thresh = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
print(thresh.shape)

# apply mask to color image
result = img.copy()
result[thresh==255] = (0,0,255)

cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save results
cv2.imwrite('road_colored_by_mask.png', result)



阅读opencv文档。请参阅第页的imwrite（）。imwrite（）不添加任何颜色贴图。因此，如果您的图像是二进制、灰度或彩色的，则写入的图像将是相同的。请尝试使用'cv2.imwrite（'binary\u image\u plt.png'，（binary\u seg\u image[0]*255）.astype（'uint8'）。抱歉，我不知道lane\u segmenter.binary\u segment，所以我不确定它的输出。@fmw42我使用了相同的函数，但没有
.astype（'uint8'）
，它不起作用。所以我想这是关键。那么第二部分在源图像上映射（512，256）数组呢？请参阅下面的答案。但我实际上需要在源图像上绘制二进制图像中的白色通道。但是你做的恰恰相反。看看我的新答案。
import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('road.png')
ht, wd, cc = img.shape
print(img.shape)

# read mask as grayscale
gray = cv2.imread('road_mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
hh, ww = gray.shape
print(gray.shape)

# get minimum dimensions
hm = min(ht, hh)
wm = min(wd, ww)
print(hm, wm)

# crop img and gray to min dimensions
img = img[0:hm, 0:wm]
gray = gray[0:hm, 0:wm]

# threshold gray as mask
thresh = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
print(thresh.shape)

# apply mask to color image
result = img.copy()
result[thresh==255] = (0,0,255)

cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save results
cv2.imwrite('road_colored_by_mask.png', result)