将CV2颜色映射的某个阈值以下的值设置为透明
将CV2颜色映射的某个阈值以下的值设置为透明
提问于 2020-06-24 15:37:48
我目前正在尝试将激活热图应用到照片中。
目前，我有原来的照片，以及一个概率的面具。我将概率乘以255，然后舍入最接近的整数。然后，我使用cv2.applycoleMap和COLORMAP.JET将颜色映射应用于不透明度为25%的图像。
img_cv2 = cv2.cvtColor(np_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
heatmapshow = np.uint8(np.floor(mask * 255))
colormap = cv2.COLORMAP_JET
heatmapshow = cv2.applyColorMap(np.uint8(heatmapshow - 255), colormap)
heatmap_opacity = 0.25
image_opacity = 1.0 - heatmap_opacity
heatmap_arr = cv2.addWeighted(heatmapshow, heatmap_opacity, img_cv2, image_opacity, 0)此当前代码成功生成热图。不过，我想做两个改变。
- 将超过某个阈值的所有值的不透明度保持在25% (可能> 0，但我更倾向于灵活性)，但是当掩膜低于该阈值时，将这些细胞的不透明度降低到0%。换句话说，如果激活非常少，我希望保留原始图像的颜色。
如果可能的话，
- 也希望能够指定一个自定义颜色图，因为本地颜色地图是相当有限的，但是如果我可以做自定义不透明的事情，我可能可以不使用它。
我在Stackoverflow上读到，您可能会欺骗cv2，使其不使用NaN值覆盖任何颜色，还可以读取只适用于浮点数而不适用于int8的颜色，这会使事情复杂化，因为我使用的是int8。我还担心这个功能将来可能会改变，因为我不认为这是有意在cv2中内置的设计。
有没有人有很好的方法来实现这些目标？谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-06-24 17:24:30
关于你的第二个问题：
下面是如何在Python/OpenCV中创建一个简单的自定义两色梯度彩色地图。
输入：
import cv2
import numpy as np
# load image as grayscale
img = cv2.imread('lena_gray.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# convert to 3 equal channels
img = cv2.merge((img, img, img))
# create 1 pixel red image
red = np.full((1, 1, 3), (0,0,255), np.uint8)
# create 1 pixel blue image
blue = np.full((1, 1, 3), (255,0,0), np.uint8)
# append the two images
lut = np.concatenate((red, blue), axis=0)
# resize lut to 256 values
lut = cv2.resize(lut, (1,256), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# apply lut
result = cv2.LUT(img, lut)
# save result
cv2.imwrite('lena_red_blue_lut_mapped.png', result)
# display result
cv2.imshow('RESULT', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
应用于图像的彩色地图结果：
关于你的第一个问题：
您正在使用常量“不透明度”值将热图图像与原始图像混合。可以用图像替换单个不透明值。您只需手动执行addWeighted * opacity_img +原始*( 1 -不透明度_img)，其中您的不透明度图像浮动在0到1之间，然后剪辑并转换回uint8。如果您的不透明度图像是二进制的，那么可以使用cv2.bitWiseAnd()代替乘。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62558807
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