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【python】OpenCV—Color Map

news 2025/12/24 16:51:33

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文章目录

cv2.applyColorMap
cv2.putText
小试牛刀
自定义颜色

参考学习来自 OpenCV基础（21）使用 OpenCV 中的applyColorMap实现伪着色

cv2.applyColorMap

cv2.applyColorMap() 是 OpenCV 中的一个函数，用于将灰度图像或单通道图像应用一个颜色映射，以产生伪彩色或彩色图像。这在可视化、增强图像的可读性或用于某些特定的图像分析任务时非常有用。

函数的原型如下：

cv2.applyColorMap(src, colormap[, dst])

src: 输入图像，应为 8 位单通道或 32 位浮点单通道图像。
colormap: 要应用的颜色映射类型。OpenCV 提供了多种预定义的颜色映射
COLORMAP_AUTUMN (编号 0)：秋季风格的颜色映射。
COLORMAP_BONE (编号 1)：骨骼风格的颜色映射。
COLORMAP_JET (编号 2)：JET 风格的颜色映射，常用于科学可视化。
COLORMAP_WINTER (编号 3)：冬季风格的颜色映射。
COLORMAP_RAINBOW (编号 4)：彩虹风格的颜色映射。
COLORMAP_OCEAN (编号 5)：海洋风格的颜色映射。
COLORMAP_SUMMER (编号 6)：夏季风格的颜色映射。
COLORMAP_SPRING (编号 7)：春季风格的颜色映射。
COLORMAP_COOL (编号 8)：冷色调风格的颜色映射。
COLORMAP_HSV (编号 9)：HSV 风格的颜色映射。
COLORMAP_PINK (编号 10)：粉红色调的颜色映射。
COLORMAP_HOT (编号 11)：热色调风格的颜色映射。
COLORMAP_PARULA (编号 12)：Parula 风格的颜色映射。
COLORMAP_MAGMA (编号 13)：Magma 风格的颜色映射。
COLORMAP_INFERNO (编号 14)：Inferno 风格的颜色映射。
COLORMAP_PLASMA (编号 15)：Plasma 风格的颜色映射。
COLORMAP_VIRIDIS (编号 16)：Viridis 风格的颜色映射，设计用于在色彩视觉缺陷的情况下仍具有良好的可区分性。
COLORMAP_CIVIDIS (编号 17)：Cividis 风格的颜色映射，类似于 Viridis，但颜色更加生动。
COLORMAP_TWILIGHT (编号 18)：Twilight 风格的颜色映射。
COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED (编号 19)：Twilight Shifted 风格的颜色映射。
COLORMAP_TURBO (编号 20)：Turbo 风格的颜色映射。
COLORMAP_DEEPGREEN (编号 21)：深绿色调的颜色映射。
dst: 可选参数，输出图像。如果未提供，则创建一个新的图像。

下面是一个简单的示例，展示如何使用 cv2.applyColorMap()：

import cv2  
import numpy as np  # 读取一张灰度图像  
gray_img = cv2.imread('gray_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 应用 JET 颜色映射  
colored_img = cv2.applyColorMap(gray_img, cv2.COLORMAP_JET)  # 显示彩色图像  
cv2.imshow('Colored Image', colored_img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取一张灰度图像，然后使用 cv2.applyColorMap() 函数将其转换为 JET 颜色映射的彩色图像，并显示出来。

cv2.putText

cv2.putText 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像上添加文本。

一、函数原型

cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]])

二、参数说明

img：图像。
text：要添加的文本字符串。
org：文本字符串左下角的坐标，通常是一个元组，如 (x, y)
fontFace：字体类型。OpenCV 提供了几种预定义的字体，或者你也可以使用 Hershey 字体。
fontScale：字体大小的比例因子。
color：文本的颜色。对于 BGR，传递一个元组。
thickness：可选参数，线条粗细。如果为负值（如 -1），则填充文本。
lineType：可选参数，线型。例如 cv2.LINE_AA 表示抗锯齿线型。
bottomLeftOrigin：当标志为真时，图像数据的原点位于左下角。否则，它位于左上角。

小试牛刀

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import cv2
import numpy as npdef colormap_name(id):switcher = {0: "COLORMAP_AUTUMN",1: "COLORMAP_BONE",2: "COLORMAP_JET",3: "COLORMAP_WINTER",4: "COLORMAP_RAINBOW",5: "COLORMAP_OCEAN",6: "COLORMAP_SUMMER",7: "COLORMAP_SPRING",8: "COLORMAP_COOL",9: "COLORMAP_HSV",10: "COLORMAP_PINK",11: "COLORMAP_HOT"}return switcher.get(id, "NONE")if __name__ == '__main__':row = 3col = 4im = cv2.imread("./David.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)h, w = im.shapeim_out = np.zeros((row*h, col*w, 3), np.uint8)for i in range(0, col):for j in range(0, row):k = i + j * colim_color = cv2.applyColorMap(im, k)cv2.putText(im_color, colormap_name(k), (20, w-20), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.75,(255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)sub_i = i * wsub_j = j * him_out[sub_j: sub_j + h, sub_i: sub_i + w, :] = im_colorcv2.imwrite("PseudoColored.jpg", im_out)cv2.imshow("Pseudo Colored", im_out)cv2.waitKey(0)

输入图片

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输出结果

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自定义颜色


import cv2
import numpy as npdef applyCustomColorMap(im_gray):lut = np.zeros((256, 1, 3), dtype=np.uint8)lut[:, 0, 0] = [255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 253, 251, 249, 247, 245, 242, 241, 238, 237, 235, 233, 231, 229, 227, 225,223, 221, 219, 217, 215, 213, 211, 209, 207, 205, 203, 201, 199, 197, 195, 193, 191, 189, 187, 185,183, 181, 179, 177, 175, 173, 171, 169, 167, 165, 163, 161, 159, 157, 155, 153, 151, 149, 147, 145,143, 141, 138, 136, 134, 132, 131, 129, 126, 125, 122, 121, 118, 116, 115, 113, 111, 109, 107, 105,102, 100, 98, 97, 94, 93, 91, 89, 87, 84, 83, 81, 79, 77, 75, 73, 70, 68, 66, 64, 63, 61, 59, 57,54, 52, 51, 49, 47, 44, 42, 40, 39, 37, 34, 33, 31, 29, 27, 25, 22, 20, 18, 17, 14, 13, 11, 9, 6, 4,2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]lut[:, 0, 1] = [255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 254, 252, 250, 248, 246, 244, 242, 240, 238, 236, 234, 232,230, 228, 226, 224, 222, 220, 218, 216, 214, 212, 210, 208, 206, 204, 202, 200, 198, 196, 194, 192,190, 188, 186, 184, 182, 180, 178, 176, 174, 171, 169, 167, 165, 163, 161, 159, 157, 155, 153, 151,149, 147, 145, 143, 141, 139, 137, 135, 133, 131, 129, 127, 125, 123, 121, 119, 117, 115, 113, 111,109, 107, 105, 103, 101, 99, 97, 95, 93, 91, 89, 87, 85, 83, 82, 80, 78, 76, 74, 72, 70, 68, 66, 64,62, 60, 58, 56, 54, 52, 50, 48, 46, 44, 42, 40, 38, 36, 34, 32, 30, 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14,12, 10, 8, 6, 4, 2, 0]lut[:, 0, 2] = [195, 194, 193, 191, 190, 189, 188, 187, 186, 185, 184, 183, 182, 181, 179, 178, 177, 176, 175, 174,173, 172, 171, 170, 169, 167, 166, 165, 164, 163, 162, 161, 160, 159, 158, 157, 155, 154, 153, 152,151, 150, 149, 148, 147, 146, 145, 143, 142, 141, 140, 139, 138, 137, 136, 135, 134, 133, 131, 130,129, 128, 127, 126, 125, 125, 125, 125, 125, 125, 125, 125, 125, 125, 125, 125, 125, 126, 126, 126,126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126,126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 127,127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127,127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127,127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127,127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127,127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126,126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126,126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126]im_color = cv2.LUT(im_gray, lut)return im_color;if __name__ == '__main__':im = cv2.imread("./David.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_GRAY2BGR)im_color = applyCustomColorMap(im)cv2.imwrite('colormap_algae.jpg', im_color)cv2.imshow("Pseudo Colored Image", im_color)cv2.waitKey(0)

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输出

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【python】OpenCV—Color Map

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编程新知 2025/10/11 0:24:31

C++.OpenGL （14/64）多光源（Multiple Lights）

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编程新知 2025/6/11 3:15:20

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程，代码下载：这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现在轻量化模型设计中，**知识蒸馏（Knowledge Distillation）**被广泛应用，作为提升模型…...

编程新知 2025/12/14 3:26:26

嵌入式学习笔记DAY33（网络编程——TCP）

一、网络架构 C/S （client/server 客户端/服务器）：由客户端和服务器端两个部分组成。客户端通常是用户使用的应用程序，负责提供用户界面和交互逻辑 ，接收用户输入，向服务器发送请求，并展示服务…...

编程新知 2025/12/22 2:26:36

Java数值运算常见陷阱与规避方法

整数除法中的舍入问题问题现象当开发者预期进行浮点除法却误用整数除法时，会出现小数部分被截断的情况。典型错误模式如下： void process(int value) {double half = value / 2; // 整数除法导致截断// 使用half变量 }此时...

编程新知 2025/9/29 10:54:34

【python】OpenCV—Color Map

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cv2.putText

小试牛刀

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