将低于某个 CV2 颜色图阈值的值设置为透明

Question

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，还有一张概率面具。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。但是，我希望能够进行两项更改。

将不透明度保持在 25% 对于所有高于特定阈值的值（可能 > 0，但我更喜欢更大的灵活性），但是当遮罩低于该阈值时，降低不透明度对于这些单元格为 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，不过如果我可以自定义的话，我可能没有这个就可以逃脱不透明的东西。

我在 Whosebug 上读到，您可以欺骗 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，这使事情变得复杂，因为我使用的是 int8。我还担心此功能将来可能会发生变化，因为我不认为这是有意内置到 cv2 中的有意设计。

有没有人有实现这些目标的好方法？谢谢！

Answer 1

关于你的第二个问题：

以下是如何在 Python/OpenCV 中创建简单的自定义两种颜色渐变色图。

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：

关于你的第一个问题：

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 的范围内浮动。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.

将低于某个 CV2 颜色图阈值的值设置为透明

Set the values below a certain threshold of a CV2 Colormap to transparent

python

numpy

opencv

cv2

colormap