图像分析——伪彩色图像、heatmap图像, Matplotlib默认颜色图区间

最新推荐文章于 2025-05-05 11:18:28 发布
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分类专栏： Machine & Deep Learning 文章标签： 计算机视觉 opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiangyong58/article/details/106899632
本文介绍了Opencv中的伪彩色图像处理，通过cv2.applyColorMap函数将灰度矩阵转化为彩色图像，并探讨了伪彩色图像的原理。此外，还讨论了Matplotlib默认颜色图区间，特别提到了'viridis'颜色映射的使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、Opencv 伪彩色图像

最重要的是cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET)，将np.unit8格式的矩阵转化为colormap，第二个参数有很多种配色方案，上面这个是最常用的蓝红配色，值越小越接近蓝色，越大越接近红色。

伪彩色图像原理分析：

同灰度图像一样,也是单波段的图像，但是这个单波段图像是有颜色的，不再是灰度图那样的，而是它的每一个灰度值都对应颜色空间中的某一种颜色。它可以是彩色的图像，但是需要时刻谨记的是该图像只是单通道的。个人理解伪彩色图像其实就是索引图像，其颜色值是根据索引而得到的。
更具体地说，每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当作颜色查找表(color look-up table，CLUT)的表项入口地址，去查找一个显示图像时使用的R，G，B强度值，用

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