将低于某个 CV2 颜色图阈值的值设置为透明答案

【问题标题】：Set the values below a certain threshold of a CV2 Colormap to transparent将低于某个 CV2 颜色图阈值的值设置为透明
【发布时间】：2020-10-14 22:25:24
【问题描述】：

我目前正在尝试将激活热图应用于照片。

目前，我有原始照片以及概率掩码。我将概率乘以 255，然后向下舍入到最接近的整数。然后我使用 cv2.applyColorMap 和 COLORMAP.JET 将颜色图应用到不透明度为 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)

当前代码成功生成热图。不过，我希望能够进行两项更改。

将不透明度保持在 25% 对于高于某个阈值的所有值（可能 > 0，但我更喜欢灵活性），但是当蒙版低于该阈值时，将这些单元格的不透明度降低到 0%。换句话说，如果激活很少，我想保留原始图像的颜色。
如果可能的话，我还希望能够指定一个自定义颜色图，因为原生颜色图非常有限，但如果我可以做自定义不透明度的事情，我也许可以在没有这个的情况下逃脱。

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，但也读到它仅适用于浮点数而不适用于整数，因为我使用的是 int8，所以这会使事情变得复杂。我还担心此功能在未来可能会发生变化，因为我不认为这是故意内置到 cv2 中的设计。

有没有人有实现这些目标的好方法？谢谢！

【问题讨论】：

本身不是答案，但您可以将 alpha 通道添加到您的 heatmapshow 并将其设置为 1 用于值高于 25%（或您想要的任何阈值）的所有像素，并0 到所有其他像素，然后像现在一样使用cv2.addWeighted。请告诉您是否需要有关如何使用 Numpy 执行此操作的更多详细信息。
您可以将不透明的颜色映射应用到图像。然后创建一个灰度图像，将您想要的不透明度表示为灰度值，并将阈值设为 0，您不需要任何透明度。然后将该图像放入颜色映射图像的 Alpha 通道中。
@TheHalf-BloodPrince 这似乎很合理，最好的方法是什么？
@fmw42 听起来很有希望，但是首先将不透明的颜色映射应用于图像会导致信息丢失吗？就像它是 100% 不透明的红色一样，那么我相信我最终会得到一个没有原始颜色信息的透明红色。除非我弄错了，否则我需要在将颜色图应用于原始图像之前对其进行修改？
也许我理解错了。 100% 不透明度是完全不透明的。所以红色将是没有透明度的全红色。您正在使用恒定的“不透明度”值将热图图像与原始图像混合。您可以用图像替换单个不透明度值。您只需手动执行 addWeighted 作为 heatmap * opacity_img + original * (1-opacity_img) ，其中您的不透明度图像在 0 到 1 范围内浮动。然后剪辑并转换回 uint8。如果您的不透明度图像是二进制的，那么您可以使用 cv2.bitWiseAnd() 代替乘法。 你能发布你的输入图像和掩码吗？

标签： python numpy opencv cv2 colormap

【解决方案1】：

关于你的第二个问题：

这里是如何在 Python/OpenCV 中创建一个简单的自定义二色渐变颜色图。

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()

应用于图像的颜色图结果：

关于您的第一个问题：

您正在使用恒定的“不透明度”值将热图图像与原始图像混合。您可以用图像替换单个不透明度值。您只需手动执行 addWeighted 作为 heatmap * opacity_img + original * (1-opacity_img) ，其中您的不透明度图像在 0 到 1 范围内浮动。然后剪辑并转换回 uint8。如果您的不透明度图像是二进制的，那么您可以使用 cv2.bitWiseAnd() 代替 multiply。

【讨论】：