如何获取图像的红色通道颜色空间？

Question

我正在尝试获取图像的红色通道颜色空间，目前我的方法是获得一张灰度图像：

img = img[:,:,2]

但是我想要这样的一张图片：

上面的图片是红色通道颜色空间图像，下面的是原始图像。到底是通过什么方式实现了这个效果？

我也尝试过

img[:,:,0] = 0
img[:,:,1] = 0

但是所得到的结果并不如预期。这里有一篇关于红色通道颜色空间的文章：https://en.wikipedia.org/wiki/RG_color_space。

- user4414636

---

你可能只需要在原始的BGR图像中将蓝色通道设置为0：img[:,:,0] = 0。 - Miki

我尝试了一下，但结果与imgur链接中的结果非常不同。 - user4414636

在我看来，被移除的颜色通道不是红色通道，而是绿色和蓝色的混合。我建议您在InkScape（或任何其他图片处理软件）中打开图像，并调整颜色级别。一旦确定了正确的组合，就可以删除剩余部分。 - Crolle

我的猜测也是，你的第一张图像是使用色彩映射计算出来的。你从哪里得到了那张第一张图片？ - Micka

Answer 1

你的第二个建议应该抛弃蓝色和绿色，给你一个“红色通道图像”。如果你想要一个RG（红绿）颜色空间图像，只需抛弃蓝色通道即可。

img[:,:,0] = 0

但是，你发布的示例图像并没有说明这一点，因为结果图像在所有三个通道中都保留了信息。我猜想它是用“颜色映射”生成的，其中不同的颜色代表原始图像中不同的红色值。这样的映射可以看起来任何你喜欢的方式，所以从你的示例图像中重建它并不容易。

- Pelle Nilsson

Answer 2

实际上，您期望的输出图像不是原始图像的红色通道颜色空间。它是应用于输入图像的一种COLORMAP。好消息是OpenCV提供了多个内置的colormaps。坏消息是OpenCV的内置colormaps无法生成您期望的输出。但是不要放弃，您可以使用自定义查找表使用cv2.LUT()函数映射颜色。

为了更好地演示，这里有一些使用您的图像的示例：

img = cv2.imread('origin.png')
im_color = cv2.applyColorMap(img, cv2.COLORMAP_HSV)
cv2.imshow('mapped_image', im_color)
# cv2.imwrite('result.png', im_color)
cv2.waitKey(0)

这里是所有OpenCV的颜色映射（COLORMAP）：

print [sub for sub in dir(cv2) if sub.startswith('COLORMAP_')]
['COLORMAP_AUTUMN', 'COLORMAP_BONE', 'COLORMAP_COOL', 'COLORMAP_HOT', 'COLORMAP_HSV', 'COLORMAP_JET', 'COLORMAP_OCEAN', 'COLORMAP_PINK', 'COLORMAP_RAINBOW', 'COLORMAP_SPRING', 'COLORMAP_SUMMER', 'COLORMAP_WINTER']

使用自定义查找表进行颜色映射的示例，使用cv2.LUT()：

table = np.array([( i * invert_value) for i in np.arange(256)]).astype("uint8")
cv2.LUT(image, table)

- Mazdak

---

很好。但是cv2.LUT()会给我一个数组，我应该构建一个颜色映射表还是什么？如果不需要，那么cv2.LUT()的输出数组有什么用处？ - user4414636

@stack 每个图像都是一个数组 :-) 但是您需要将其转换为适当的类型，以便OpenCV能够将其识别为图像。让我用一个例子来更新答案。 - Mazdak

@stack 还要注意，您可能需要对其中一个内置的“COLORMAP”结果进行一些处理，以将其转换为您期望的结果。 - Mazdak