使用OpenCV预定义的颜色映射对灰度图像进行伪彩色化。 1、colormap (色度图)是什么？
假设你想在地图上显示美国不同地区的温度。 可以将美国地图上的温度数据叠加在灰度图像——的暗区域表示冷的温度，亮的区域表示热的区域。 这样的表达不仅令人难以置信，而且代表了两个重要的理由。 首先，人类视觉系统尚未被优化用于测量灰度强度的微小变化。 我们可以更好地感知颜色的变化。 第二，我们用不同的颜色表达不同的意思。 用蓝色和温暖的温度用红色表示冷的温度更有意义。
温度数据只是一个例子，其他一些数据也可能是单一值(灰度)，但将其转换为彩色数据进行可视化很有意义。 以伪彩色更好地显示数据的其他示例包括高度、压力、密度和湿度。
2、对OpenCV使用applycolormap (伪彩色函数)
OpenCV的定义是12种colormap (色度图)，适用于灰度图像，利用函数applycolormap生成伪彩色图像。 让我们快速看看如何将色度图模式colormap_jet应用于图像。
C
1 2 3 4 5 using namespace cv； matim_gray=imread('pluto.jpg '，IMREAD_GRAYSCALE )； Mat im_color； applycolormap(im_gray，im_color，COLORMAP_JET )； Python
134 import c v2 im _ gray=cv2.im read (Pluto.jpg (，cv2.IMREAD_GRAYSCALE ) im_color=cv2.applycolormap ) im
下图显示了colormap (色度图)的视觉表示形式和COLORMAP_*的数值。 左侧的颜色模式表示较低的灰度值，右侧表示较高的灰度值。
value name scale0colormap _ autumn1colormap _ bone2colormap _ jet3colormap _ winter4colormap _ rainbow5colormap _ ocean6cocean6coll 6 colormap_hot经典colormap蓝鳍金枪鱼有些人对餐厅的菜单不满意。 厨师在原料选择方面具有专业知识，他们通过添加、交换和替代原料来定制菜肴。 啊，是的，那些人。 如果你是这些人之一，想要创建自己的颜色表，请执行以下操作： 1、定义映射。 色度图是0-255值到256种颜色映射。 OpenCV需要创建2561大小的8位彩色图像以存储256个颜色值。
2、颜色匹配使用查表： OpenCV可以申请将信息存储在2561彩色图片中使用查表LUT图片。 C
1 2 3 4 Mat im_color； //note : im _ gray is3-channelimagewithidentical//red，green，bluechannels.lut(im_gray，lut，im_color ) Python
13 # note 3360 im _ gray is3-channelimagewithidentical # red，green，blue channels.im _ color=cv2.lut (im _ gray )，