我有一个(540, 960, 1) 形状的图像，其值范围为黑色和白色的[0..255]。我需要将其转换为“热图”表示。例如，255 的像素应该是最热的，0 的像素应该是最热的。其他介于两者之间。我还需要将热图作为 Numpy 数组返回，以便稍后将它们合并到视频中。有没有办法做到这一点？
【问题讨论】：
标签： python image opencv image-processing computer-vision
这里有两种方法，一种使用 Matplotlib，一种只使用 OpenCV
方法#1： OpenCV + matplotlib.pyplot.get_cmap
为了实现灰度（1 通道）-> 热图（3 通道）转换，我们首先将图像加载为灰度。默认情况下，OpenCV 将图像读取为 3 通道、8 位 BGR。
我们可以使用cv2.imread()和cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数直接将图像加载为灰度图像，或者使用cv2.cvtColor()通过cv2.COLOR_BGR2GRAY参数将BGR图像转换为灰度图像。一旦我们加载图像，我们将这个灰度图像放入 Matplotlib 以获得我们的热图图像。 Matplotlib 返回 RGB 格式，因此我们必须转换回 Numpy 格式并切换到 BGR 颜色空间以与 OpenCV 一起使用。这是一个使用科学红外相机图像作为输入的示例，带有inferno 颜色图。请参阅choosing color maps in Matplotlib 了解可用的内置颜色图，具体取决于您所需的用例。
输入图片：
输出热图图片：
代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
image = cv2.imread('frame.png', 0)
colormap = plt.get_cmap('inferno')
heatmap = (colormap(image) * 2**16).astype(np.uint16)[:,:,:3]
heatmap = cv2.cvtColor(heatmap, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('heatmap', heatmap)
cv2.waitKey()
方法#2： cv2.applyColorMap()
我们可以使用 OpenCV 内置的热图功能。这是使用cv2.COLORMAP_HOT 热图的结果
代码
import cv2
image = cv2.imread('frame.png', 0)
heatmap = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAP_HOT)
cv2.imshow('heatmap', heatmap)
cv2.waitKey()
注意：虽然 OpenCV 的内置实现简短快捷，但我推荐使用方法 #1，因为有更大的颜色图选择。 Matplotlib 有 hundreds of various colormaps 并允许您使用 create your own custom color maps 而 OpenCV 只有 12 个可供选择。这是内置的 OpenCV 颜色图选择：
【讨论】：
您需要将图像转换为适当的灰度表示。这可以通过几种方式完成，尤其是使用imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)。这会将图像的形状缩小为(54,960)（提示，没有第三维）。
【讨论】：