生成伪彩色图像

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在实验过程中，经常见到别人实验中展现的酷炫多彩的分割图或者概率图的伪彩色图，如随意生成一张概率图：

大家都知道人眼对灰度的识别能力远差于彩色的识别能力，这灰蒙蒙的是什么鬼…

可以使用OpenCV的applyColorMap对图像进行颜色渲染，生成伪彩色图像：

C++

#include <opencv2/contrib/contrib.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv; 

Mat im_gray = imread("pluto.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat im_color;
applyColorMap(im_gray, im_color, COLORMAP_HSV);

Python

import cv2 

im_gray = cv2.imread("pluto.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
im_color = cv2.applyColorMap(im_gray, cv2.COLORMAP_HSV)

可以看出，伪彩色图中展现的信息更多。

OpenCV定义了12种COLORMAP_*.可以产生这样的

Value	Name	Scale
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

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此外，还可以自己定义一个颜色查询图，将灰度值0-255分别映射到对应的256种颜色上，在OpenCV中，可以创建一个256x1的彩色图，存储着预先定义的256种彩色值，通过使用LUT函数将彩色值映射到灰度图像上：

C++

Mat im_color;
// NOTE : im_gray is 3-channel image with identical 
// red, green, blue channels.  
LUT(im_gray, lut, im_color);

Python

# NOTE : im_gray is 3-channel image with identical
# red, green, blue channels.  
im_color = cv2.LUT(im_gray, lut)

其中，对于多通道的输入，参数lut的通道数可以为1或者与输入图像的通道数相同。

附上一张OpenCV提供的12种样式表的示例图：

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参考：

• OpenCV docs: applyColorMap
• OpenCV docs: LUT
• Learn OpenCV: applyColorMap for pseudocoloring in OpenCV