如何在灰度图像上应用渐变图

Question

我已经为此搜索了任何可能的解决方案，但所有答案都不是很清楚或不完整。

所以，假设我已将图像上传到内存中：

image = Image.open('image.jpg')

如何应用此渐变（#582f91 到 #00aeef）：

到这张图片：

所以变成了这样：

先谢谢了。

Answer 1

只需使用LinearSegmentedColormap：

# make a cmap
mycm=matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('',['#582f91', '#00aeef'])

# apply on a canal
imgrad=mycm(image[:,:,0])

Answer 2

我之前使用 cython 脚本解决了这个问题（因为需要以高帧速率更新）来实现这一点。这里函数的输入cmap 是一个扁平矩阵数组，其中每一行对应一种颜色，列对应 R G B 值。我用一个网站来生成渐变，但不记得是哪一个。图像被展平以提高速度，并在 0 到 255 int 值之间缩放。

为了能够导入和使用 cython 功能，您需要从命令行运行安装脚本，一旦您使用 pip 安装了 cython，即

pip install cython
pyhton setup.py build_ext --inplace

这应该会产生一个 c 文件和 .so 文件。

Cython 代码：

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

DTYPE1 = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE1_t

DTYPE2 = np.int
ctypedef np.int_t DTYPE2_t

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)

def mat_to_im(np.ndarray[DTYPE2_t, ndim=1] data, np.ndarray[DTYPE2_t, ndim=1] cmap):

    cdef int wid = data.size
    cdef int x, x1, y

    cdef np.ndarray[DTYPE2_t, ndim=1] im = np.zeros([wid*3], dtype=DTYPE2)

    for x in range(wid):

        x1 = x*3
        y = data[x]*3

        im[x1] = cmap[y]
        im[x1+1] = cmap[y+1]
        im[x1+2] = cmap[y+2]

return im

设置文件：

from distutils.core import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize
import numpy

setup(
    name='image convert',
    version='1',
    description='color map images',
    author='scooper',
    install_requires=['numpy'],
    ext_modules=cythonize([
        Extension("image_convert", ["image_convert.pyx"], include_dirs=[numpy.get_include()])])
)

这应该有助于解决任何问题（我已经从较大的代码文件中删除了设置并且尚未对其进行测试）：http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/quickstart/build.html