本文主要是介绍opencv中伪彩色applyColorMap函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
- colormap（色度图）
假设我们想在地图上显示美国不同地区的温度。我们可以把美国地图上的温度数据叠加为灰度图像——较暗的区域代表较冷的温度，更明亮的区域代表较热的区域。这样的表现不仅令人难以置信，而且代表了两个重要的原因。首先，人类视觉系统没有被优化来测量灰度强度的微小变化。我们能更好地感知颜色的变化。第二，我们用不同的颜色代表不同的意思。用蓝色和较温暖的温度用红色表示较冷的温度更有意义。
温度数据只是一个例子，但还有其他几个数据是单值（灰度）的情况，但将其转换为彩色数据以实现可视化是有意义的。用伪彩色更好地显示数据的其他例子是高度、压力、密度、湿度等等。 - 在OpenCV中使用applycolormap（伪彩色函数）
OpenCV的定义12种colormap（色度图），可以应用于灰度图像，使用函数applycolormap产生伪彩色图像。让我们很快看到如何将色度图的一种模式colormap_jet应用到一幅图像中。
import cv2im_gray = cv2.imread("pluto.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
im_color = cv2.applyColorMap(im_gray, cv2.COLORMAP_JET)下图显示了一个关于colormap（色度图）的视觉表示和COLORMAP_*的数值，左边的颜色模式表示较低的灰度值，右边的则表示较高的灰度值。
| 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 |  |
这里写代码片
这篇关于opencv中伪彩色applyColorMap函数的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
