如何在灰色图像上覆盖红色的热图 numpy 数组？
How to overlay a heatmap numpy array in red on a gray image?
我尝试先将灰度图像和 2D 热图转换为 RGB 图像。通过使除红色维度以外的所有维度都为零来转换热图。
然后用阈值遮盖图像，其中热图高于 0.01，并在图像组合的地方创建新图像。
但由于某种原因，这会在图像的某些部分产生绿色：
要覆盖热图，您可以使用 cv2.addWeighted()
第一部分
基于相似的输入图像
示例输入图像：
cv2.imshow('Input image', g1)
g1 是 BGR 图像：
g1.shape
(158, 99, 3)
示例掩码：
cv2.imshow('Mask image', gm)
gm是二值图像：
gm.shape
(158, 99)
热图：
OpenCV 允许您使用 cv2.applyColorMap() 在二进制图像 gm 上创建热图。在此示例中，我选择了选项 cv2.COLORMAP_JET.
heatmap_img = cv2.applyColorMap(gm, cv2.COLORMAP_JET)
使用 cv2.addWeighted():
在原始图像 g1 上叠加热图
overlay_img = cv2.addWeighted(heatmap_img, 0.5, g1, 0.5, 0)
第二部分
上面的图片不是你要找的。根据您的问题，您希望 仅 覆盖感兴趣的区域，即白色区域。
首先，select仅使用遮罩的叠加图像中的 ROI gm
roi_img = cv2.bitwise_and(overlay_img, overlay_img, mask = gm)
最后，保留mask为白色的ROI (255)；在掩码为黑色 (0) 的所有其他位置放置原始图像的像素强度 g1:
roi_img[gm[:] == 0,...] = g1[gm[:] == 0,...]
希望以上内容是您要找的。
我尝试先将灰度图像和 2D 热图转换为 RGB 图像。通过使除红色维度以外的所有维度都为零来转换热图。
然后用阈值遮盖图像，其中热图高于 0.01，并在图像组合的地方创建新图像。
但由于某种原因，这会在图像的某些部分产生绿色：
要覆盖热图，您可以使用 cv2.addWeighted()
第一部分
基于相似的输入图像
示例输入图像：
cv2.imshow('Input image', g1)
g1 是 BGR 图像：
g1.shape
(158, 99, 3)
示例掩码：
cv2.imshow('Mask image', gm)
gm是二值图像：
gm.shape
(158, 99)
热图：
OpenCV 允许您使用 cv2.applyColorMap() 在二进制图像 gm 上创建热图。在此示例中，我选择了选项 cv2.COLORMAP_JET.
heatmap_img = cv2.applyColorMap(gm, cv2.COLORMAP_JET)
使用 cv2.addWeighted():
g1 上叠加热图
overlay_img = cv2.addWeighted(heatmap_img, 0.5, g1, 0.5, 0)
第二部分
上面的图片不是你要找的。根据您的问题，您希望 仅 覆盖感兴趣的区域，即白色区域。
首先，select仅使用遮罩的叠加图像中的 ROI gm
roi_img = cv2.bitwise_and(overlay_img, overlay_img, mask = gm)
最后，保留mask为白色的ROI (255)；在掩码为黑色 (0) 的所有其他位置放置原始图像的像素强度 g1:
roi_img[gm[:] == 0,...] = g1[gm[:] == 0,...]
希望以上内容是您要找的。