OpenCV技术应用（7）— 将图像转为热力图

本文主要是介绍OpenCV技术应用（7）— 将图像转为热力图，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！

前言：Hello大家好，我是小哥谈。本节课就手把手教大家如何将一幅图像转化成热力图，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈

🚀1.技术介绍

🚀2.实现代码

🚀1.技术介绍

伪彩色处理是一种使用OpenCV进行图像处理的方式方法。使用伪彩色处理能够很好地显示高度、压力、密度、湿度、温度等数据信息。也就是说，这些数据信息经伪彩色处理后能够实现可视化，这使得伪彩色处理的应用越来越广泛。热力图是伪彩色处理的一个常见应用；那么，什么是热力图呢？热力图是一种数据可视化的方式，通过颜色的深浅来展示数据的密集程度或者数值大小。在Python中，可以使用matplotlib库来绘制热力图。本案例要实现的是使用伪彩色处理将下图转为热力图。

OpenCV提供了用于对图像进行伪彩色处理的applyColorMap()方法，该方法的语法格式如下所示：

cv2.applyColorMap(src, userColor)

参数说明：

src：读取到的图像（灰度图像和彩色图像均可）；

userColor：表示色彩图的代码（Name）或者数值（Value）（如下图所示）。

🚀2.实现代码

OpenCV提供了12种色度图，本案例使用的是COLORMAP_JET，将图1转为热力图。

具体的实现代码如下所示：

import cv2image = cv2.imread("data/images/1.png") # 读取当前项目文件夹下的图像
# 使用伪色彩模式，将图像转为热力图
heat_image = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imshow("heat_image", heat_image) # 窗口显示经转换得到后的图像
cv2.waitKey() # 按下键盘上的任意按键后
cv2.destroyAllWindows() # 销毁显示图像的所有窗口

运行结果如下所示：