1. 知识点
- 学习查找表 cv.LUT()【look up table】;
- 颜色查找表;
- 函数 cv.applyColorMap() 的使用。
2. cv.LUT() 函数说明
2.1 函数使用
代码语言:javascript复制cv.LUT(src, lut, dst)
2.2 参数说明
参数 | 说明 |
---|---|
src | 表示原始图像。 |
lut | 表示查找表的地址,对于多通道图像的查找,它可以有一个通道,也可以与原始图像有相同的通道。 |
dst | 表示输出图像。 |
2.3 查找表的使用和优点
- 构建查找表;
- 查找表应用;
查找表优势,预计算,空间换时间,避免重复计算,节约计算时间。
3. cv.applyColorMap() 函数说明
3.1 函数使用
代码语言:javascript复制cv.applyColorMap(src, colormap[,dst])
3.2 参数说明
参数 | 说明 |
---|---|
src | 表示输入图像。 |
colormap | 表示颜色表。 |
dst | 表示输出图像。 |
3.3 系统查找表 colormap 说明
代码语言:javascript复制colormap为颜色图模式,可以传入整数0~21对应各种不同的颜色图,或者用cv2.COLORMAP_AUTUMN(等价于0)、cv2.COLORMAP_BONE(等价于1)等方式传入,OpenCV源码头文件中定义的22种模式如下:
ColormapTypes = (
'COLORMAP_AUTUMN', # 0
'COLORMAP_BONE', # 1
'COLORMAP_JET', # 2
'COLORMAP_WINTER', # 3
'COLORMAP_RAINBOW', # 4
'COLORMAP_OCEAN', # 5
'COLORMAP_SUMMER', # 6
'COLORMAP_SPRING', # 7
'COLORMAP_COOL', # 8
'COLORMAP_HSV', # 9
'COLORMAP_PINK', # 10
'COLORMAP_HOT', # 11
'COLORMAP_PARULA', # 12
'COLORMAP_MAGMA', # 13
'COLORMAP_INFERNO', # 14
'COLORMAP_PLASMA', # 15
'COLORMAP_VIRIDIS', # 16
'COLORMAP_CIVIDIS', # 17
'COLORMAP_TWILIGHT', # 18
'COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED', # 19
'COLORMAP_TURBO', # 20
'COLORMAP_DEEPGREEN' # 21
)
各种ColormapTypes对应的色彩是下图这样的,有各种春夏秋冬四季风格、冷热风格等等:
4. 系统查找表实例
- 使用系统查找表实现图片的幻灯片切换;
- 间隔时间1s切换一次。
4.1 实现代码
- 定义系统查找表的type常量列表 ColormapTypes;
- 使用 cv.imread() 读取图片;
- 定义一个切换的变量 index = 0;
- 循环判断,只要 index 没有大于等于 ColormapTypes 的长度,按照 index 对应的模式显示图片;
- 1000ms 后操作 index = index 1;
- 跳出循环后,销毁窗口。
import cv2 as cv
ColormapTypes = (
'COLORMAP_AUTUMN', # 0
'COLORMAP_BONE', # 1
'COLORMAP_JET', # 2
'COLORMAP_WINTER', # 3
'COLORMAP_RAINBOW', # 4
'COLORMAP_OCEAN', # 5
'COLORMAP_SUMMER', # 6
'COLORMAP_SPRING', # 7
'COLORMAP_COOL', # 8
'COLORMAP_HSV', # 9
'COLORMAP_PINK', # 10
'COLORMAP_HOT', # 11
'COLORMAP_PARULA', # 12
'COLORMAP_MAGMA', # 13
'COLORMAP_INFERNO', # 14
'COLORMAP_PLASMA', # 15
'COLORMAP_VIRIDIS', # 16
'COLORMAP_CIVIDIS', # 17
'COLORMAP_TWILIGHT', # 18
'COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED', # 19
'COLORMAP_TURBO', # 20
'COLORMAP_DEEPGREEN' # 21
)
def use_system_lut_demo():
img = cv.imread('./images/butterfly.jpg')
index = 0
while True:
if index >= len(ColormapTypes):
break
dst = cv.applyColorMap(img, index)
cv.imshow('system_lut_window', dst)
cv.waitKey(1000)
index = index 1
cv.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
use_system_lut_demo()
4.2 实现效果
5. 自定义查找表
- 自定义一个取反查找表;
- 使用取反查找表读取图片显示;
5.1 代码
- 使用 cv.imread() 读取图片;
- 使用 np.zeros((256,1,3), dtype=np.uint8) 全部是0的查找表;
- 循环给查找表赋值,颜色取反;
- 使用自定义查找表;
- 显示取反后的图片。
import cv2 as cv
import numpy as np
def use_custom_lut_demo():
img = cv.imread('./images/butterfly.jpg')
lut3 = np.zeros((256,1,3), dtype=np.uint8)
for i in range(256):
lut3[i,0] = 255 - i
dst = cv.LUT(img, lut3)
cv.imshow('custom_lut_window', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
use_custom_lut_demo()
5.2 结果
6. 总结
- 虽然手动遍历可以达到同样效果,但尽量使用 OpenCV 内置函数。调用LUT 函数可以获得最快的速度,这是因为OpenCV库可以通过英特尔线程架构启用多线程;
- 学会 cv.LUT() 的使用,cv.LUT() 自定义查找表的时候使用的函数;
- 学会 cv.applyColorMap() 的使用,**cv.applyColorMap()**使用系统查找表的时候使用的函数。