在 Python 中重新映射 OpenCV 中的像素值的最快方法是什么？

Question

我有一个单通道图像gray_image，像素值[0 .. 255] 和一个将这些值映射到颜色的查找表：

lookup = {
 0: [0, 0, 0],
 1: [23, 54, 35],
 ...
 255: [200, 52, 20],
}

创建一个新的 3 通道图像的最快方法是什么，其中每个像素都根据在原始图像中的值的查找来着色，例如

color_image[y, x] = lookup[gray_image[y, x]]

而不是遍历每个像素并单独设置？

Answer 1

假设查找表的键排序正确，您可以将字典转换为数组，然后像这样应用 NumPy 的 advanced indexing：

import numpy as np

palette = np.array([row for row in lookup.values()])
color_image = palette[gray_image]

如果您的字典的键没有排序，上面的代码将不起作用。在这种情况下，您可以将字典转换为数组，如下所示：

palette = np.zeros(shape=(256, 3), dtype=np.uint8)
for key in lookup.keys():
    palette[key] = lookup[key]

这种方法隐式定义了一个默认值[0, 0, 0]，即如果查找表不包含某个索引，比如说n，那么那些灰度为n的像素将被映射到[0, 0, 0]（黑色）。

Answer 2

palette = np.array([lookup[index] for index in range(256)], dtype=np.uint8)
color_image = palette[gray_image]

另一个答案没有确保按键对字典进行排序（python dicts 只是最近才获得稳定的对顺序）并且它没有确保所有索引值都存在。