灰度图的伪彩映射[python]
2021/6/14 12:23:06
本文主要是介绍灰度图的伪彩映射[python],对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
伪彩色处理(pseudocoloring)是指根据一定准则给灰度值赋予彩色值的处理。宏观来说就是将黑白图像转化为彩色图像,或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力,所以将灰度图像转化成彩色表示,就可以提高对图像细节的辨别力。因此,伪彩色处理的主要目的是提高人眼对图像的细节分辨能力,以达到图像增强的目的。[1]
基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点,从而使单色图像映射成彩色图像。
有个简单的代码:
import cv2 im_gray = cv2.imread("H:/gdal/rs-data/result/ndvi.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) im_color = cv2.applyColorMap(im_gray, cv2.COLORMAP_JET) cv2.imwrite('H:/gdal/rs-data/result/ndvi_color.jpg',im_color)
这里我们还可以将JET替换成其他的colormap,这里opencv[2]提供了其他很多不同的颜色变化:
Python: cv.COLORMAP_AUTUMN
Python: cv.COLORMAP_BONE
Python: cv.COLORMAP_JET
Python: cv.COLORMAP_WINTER
Python: cv.COLORMAP_RAINBOW
Python: cv.COLORMAP_OCEAN
等等
人类感知不是为了观察灰度图像的细微变化而构建的。 人眼对观察颜色之间的变化更为敏感,因此你通常需要重新着色灰度图像以获取有关它们的线索。
部分结果展示:
[1] 伪彩色处理-百度百科https://baike.baidu.com/item/%E4%BC%AA%E5%BD%A9%E8%89%B2%E5%A4%84%E7%90%86/22235777?fr=aladdin
[2] ColorMaps in OpenCV
https://docs.opencv.org/3.4/d3/d50/group__imgproc__colormap.html
这篇关于灰度图的伪彩映射[python]的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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