Python 使用cmap在opencv中保存16位图像（cv:：ColorMap仅支持函数'；operator（）和'；中cv#u 8UC1或cv#u 8UC3类型的源图像）

我试图用cmap在opencv中保存/显示一个16位numpy数组（作为图像），但它不起作用。另一方面，它在matplotlib中工作顺利

我的深度学习模型提供了一个numpy数组

arr

（

）。你可以从我这里得到它

我想将其转换为其他颜色贴图：

>>> arr16 = cv2.applyColorMap(arr16, cv2.COLORMAP_COOL)

它抛出以下错误：

错误：OpenCV（4.1.0）/io/OpenCV/modules/imgproc/src/colormap.cpp:684: 错误：（-5:错误参数）cv:：ColorMap仅支持的源图像 在函数“operator（）”中键入CV_8UC1或CV_8UC3

现在，如果我将图像转换为

uint8

，则图像包含噪波

>>> arr8 = arr16.astype(np.uint8)
>>> arr8 = cv2.applyColorMap(arr8, cv2.COLORMAP_COOL)
>>> cv2.imshow('img', arr8)

另一方面，对于matplotlib，

cmap

工作良好，如下所示：

>>> plt.imshow(arr16, cmap='magma')

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我的问题是：如何使用cmap在opencv中保存/显示16位图像？

打印时8位图像中的噪声是由于缩放不当造成的。它可以通过以下方式从16位（

[0…65535]

扩展到8位（

[0…255]

）（感谢评论中的@HansHirse）：

matplotlib

在显示图像之前，在内部将图像转换为32位浮点值，并且颜色贴图限制为8位（根据：

我们在标准化管道中内部转换为32位浮点，然后应用通常限制为255个值的colormap选项板，但您可以使用更多值创建自己的选项板

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使用

arr8=（arr16/256）.astype（np.uint8）

代替

arr8=arr16.astype（np.uint8）

。您需要将图像从

[0…65535]

适当缩放到

[0…255]

。应用颜色映射，并显示和保存（作为8位图像！）也可以在OpenCV中使用。谢谢@HansHirse，它可以使用。还有什么方法可以用cmap保存16位图像吗？恐怕不仅仅是使用OpenCV。您需要使用colormap编写自己的转换16位灰度-->16位RGB。（这并不难，但你必须自己编码。）噪音是由浮点到8比特的直接转换造成的。您应该先重新缩放，然后应用转换。

>>> plt.imshow(arr16, cmap='magma')

arr8 = (arr16/256).astype(np.uint8).