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~!🌈
目录
🚀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 cv2
image = 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:
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-806995.html
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