OpenCV技术应用(7)— 将图像转为热力图

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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

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🚀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。

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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)。 

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🚀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:

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