将MatplotLib或自定义色彩映射应用于OpenCV图像

Question

OpenCV的彩色地图数量有限。 MatplotLib有更多的颜色贴图，但将这些颜色贴图应用于给定的OpenCV图像并不简单。在使用Python API时，如何将MatplotLib颜色映射从下面的页面应用到OpenCV图像？这类似于将自定义色彩映射应用于给定图像。

https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html

Answer 1

回答我自己的问题，因为我没有在StackOverflow上找到一个简单的解决方案：

def apply_custom_colormap(image_gray, cmap=plt.get_cmap('seismic')):

    assert image_gray.dtype == np.uint8, 'must be np.uint8 image'
    if image_gray.ndim == 3: image_gray = image_gray.squeeze(-1)

    # Initialize the matplotlib color map
    sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap)

    # Obtain linear color range
    color_range = sm.to_rgba(np.linspace(0, 1, 256))[:,0:3]    # color range RGBA => RGB
    color_range = (color_range*255.0).astype(np.uint8)         # [0,1] => [0,255]
    color_range = np.squeeze(np.dstack([color_range[:,2], color_range[:,1], color_range[:,0]]), 0)  # RGB => BGR

    # Apply colormap for each channel individually
    channels = [cv2.LUT(image_gray, color_range[:,i]) for i in range(3)]
    return np.dstack(channels)


image_gray = cv2.imread('./lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image_bgr = apply_custom_colormap(image_gray, cmap=plt.get_cmap('bwr'))

cv2.imshow('image with colormap', image_bgr)
cv2.waitKey(0)

生成图像：

Answer 2

对于Python> = 2.7，cmapy以方便的方式打包此功能。安装它：

Python 2.7：

pip install cmapy

Python xx：

pip3 install cmapy

或者，对于Anaconda（来自conda-forge）：

conda install -c conda-forge cmapy 

并像这样使用它：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import cmapy

# Read image.
img = cv2.imread('imgs/woman.png')

# Colorize.
img_colorized = cv2.applyColorMap(img, cmapy.cmap('viridis'))

# Display
plt.imshow(img_colorized)
plt.show()

不同的colormaps给出这样的东西：

查看here中所有可用的色彩映射。

免责声明：我写过cmapy（因为我需要这个功能用于另一个项目），而在内部，它与其他答案几乎完全相同。

Answer 3

在OpenCV的最新版本中（从3.3开始），applyColorMap过载，允许您提供自定义色彩映射（1或3通道）。我修改了verified.human的代码，只需生成一个适合与此函数一起使用的色彩映射。

我花了很多机会简化代码：

• 当你将ScalarMappable.to_rgba参数设置为bytes时，True可以直接返回字节（在0-255范围内）。
• 我们可以使用具有负步长的数组索引来移除Alpha通道以及在一步中从RGB切换到BGR

码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


def get_mpl_colormap(cmap_name):
    cmap = plt.get_cmap(cmap_name)

    # Initialize the matplotlib color map
    sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap)

    # Obtain linear color range
    color_range = sm.to_rgba(np.linspace(0, 1, 256), bytes=True)[:,2::-1]

    return color_range.reshape(256, 1, 3)


image_gray = cv2.imread('cage.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image_bgr = cv2.applyColorMap(image_gray, get_mpl_colormap('bwr'))

cv2.imshow('image with colormap', image_bgr)
cv2.waitKey()