如何用Python OpenCV将灰度图像转换为热图图像

Question

我有一个(540, 960, 1)形状的图像，值从[0..255]不等，是黑白的。我需要把它转换成“热图”表示。例如，带有255的像素应该具有最大的热度，而带有0的像素的热度应该最小。其他介于两者之间。我还需要将热图作为Numpy数组返回，以便稍后将它们合并到视频中。有没有办法做到这一点？在

Answer 1

这里有两种方法，一种使用Matplotlib，另一种只使用OpenCV

方法1:OpenCV+^{}

为了实现灰度（1通道）->热图（3通道）转换，我们首先将图像加载为灰度。默认情况下，OpenCV以3通道、8位BGR读取图像。 我们可以使用带cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数的^{}直接将图像加载为灰度，或者使用^{}将BGR图像转换为带有cv2.COLOR_BGR2GRAY参数的灰度图像。加载图像后，我们将此灰度图像放入Matplotlib以获得热图图像。Matplotlib返回一个RGB格式，因此我们必须转换回Numpy格式并切换到BGR colorspace，以便与OpenCV一起使用。下面是一个使用科学的红外相机图像作为输入的例子。请参阅choosing color maps in Matplotlib以获取根据您所需的用例而提供的内置颜色图。在

输入图像：

输出热图图像：

代码

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

image = cv2.imread('frame.png', 0)
colormap = plt.get_cmap('inferno')
heatmap = (colormap(image) * 2**16).astype(np.uint16)[:,:,:3]
heatmap = cv2.cvtColor(heatmap, cv2.COLOR_RGB2BGR)

cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('heatmap', heatmap)
cv2.waitKey()

方法二：^{}

我们可以使用OpenCV内置的热图函数。以下是使用cv2.COLORMAP_HOT热图得到的结果

代码

^{pr2}$

---

注意：虽然OpenCV的内置实现既短又快，但我建议使用方法1，因为有更大的colormap选择。Matplotlib有hundreds of various colormaps，允许您create your own custom color maps，而OpenCV只有12个可供选择。以下是内置的OpenCV颜色贴图选择：

Answer 2

您需要将图像转换为适当的灰度表示。这可以通过几种方法实现，尤其是使用imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)。这会将图像的形状缩小为(54,960)（提示，无三维）。在