c++ 不使用applyColorMap 如何实现COLORMAP_HOT的颜色规律

如果不使用`applyColorMap()`函数实现COLORMAP_HOT颜色规律，可以通过手动设置每个像素的颜色来实现。以下是C++代码的一种实现方式：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

Mat applyColormapHot(Mat grayImage) {
    Mat colorImage(grayImage.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < grayImage.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < grayImage.cols; j++) {
            uchar grayValue = grayImage.at<uchar>(i, j);
            uchar r, g, b;
            if (grayValue <= 64) {  // 黑到红的渐变
                r = 0;
                g = 0;
                b = 4 * grayValue;
            } else if (grayValue <= 128) {  // 红到黄的渐变
                r = 0;
                g = 4 * (grayValue - 64);
                b = 255;
            } else if (grayValue <= 192) {  // 黄到白的渐变
                r = 4 * (grayValue - 128);
                g = 255;
                b = 255 - 4 * (grayValue - 128);
            } else {  // 纯白色
                r = 255;
                g = 255;
                b = 255;
            }
            colorImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(b, g, r);
        }
    }
    return colorImage;
}

int main() {
    Mat grayImage = imread("gray_image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat colorImage = applyColormapHot(grayImage);
    imshow("Color Image", colorImage);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在这种实现方式中，我们首先创建一个与灰度图像相同大小的彩色图像。然后，我们遍历每个像素，并根据灰度值设置相应的颜色。根据COLORMAP_HOT的颜色规律，我们将颜色分为四个区域：黑到红的渐变、红到黄的渐变、黄到白的渐变和纯白色。对于每个区域，我们计算出相应的RGB颜色值，并将其赋给彩色图像的对应像素位置。最后，我们返回彩色图像并显示它。