将MatplotLib或自定义的色彩地图应用到OpenCV图像上

Question

OpenCV的颜色映射数量有限。MatplotLib拥有更多的颜色映射，但将这些颜色映射应用于给定的OpenCV图像并不直观。在使用Python API时如何将来自下面页面的MatplotLib颜色映射应用于OpenCV图像？这类似于将自定义颜色映射应用于给定图像。

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

- verified.human

Answer 1

对于Python >= 2.7, cmapy包以一种便捷的方式提供了这个功能。安装方法如下：

Python 2.7:

pip install cmapy

Python 3.x：

pip3 install cmapy

或者，对于Anaconda（来自conda-forge）：

conda install -c conda-forge cmapy 

然后像这样使用：

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()

不同的色图效果如下：

查看所有可用的色图效果，请点击此处。 免责声明：我编写了cmapy（因为我需要将其用于另一个项目中），在内部，它基本上与其他答案做的一样。

- Milo

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迄今为止最简单的方法。我花了很长时间尝试使用LUTs在cv2中定义自己的颜色映射，但是没有进展。然后我转而使用MatplotLib的cmaps和cmapy，几乎瞬间就完成了。我真的无法推荐这个方法了。 - Clay Records

Answer 2

我自己回答这个问题，因为我在StackOverflow上没有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)

生成以下图片：

- verified.human

Answer 3

在OpenCV的最新版本（从3.3开始），applyColorMap有一种重载方法，允许您提供自定义的色彩映射（1或3通道）。我修改了verified.human的代码，使其生成适用于此函数的颜色映射。

我利用了更多机会来简化代码：

• ScalarMappable.to_rgba当您将bytes参数设置为True时，可以直接返回0-255范围内的字节。
• 我们可以使用负步长的数组索引来删除alpha通道，并将RGB切换为BGR。

代码：

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()

- Dan Mašek

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指出颜色映射应该具有形状为（256，1，3）的形状，拯救了我的一天！ - hkchengrex

@hkchengrex，你救了我的命！为什么没有在文档中说明LUT的形状必须是（256，1，3）呢？我卡了三个小时。 - Moritz Seppelt