cv2.COLORMAP_JET

时间: 2023-10-09 16:15:13 浏览: 347
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colormaps.js

cv2.COLORMAP_JET 是 OpenCV 中定义的一种颜色映射（colormap），它将灰度图像转换为彩色图像。JET colormap 是一种常用的伪彩色映射方法，它将灰度值映射到不同的颜色，从而增强图像的可视化效果。在 JET colormap 中，低灰度值对应蓝色，高灰度值对应红色，中间灰度值对应绿色。这种颜色映射通常用于温度图、流速图等应用中。通过 cv2.applyColorMap() 函数可以将灰度图像应用 JET colormap。
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frame = cv2.applyColorMap(frame, cv2.COLORMAP_JET) # 应用色彩映射 这个过程可以根据具体需求进行定制，创造出独特的视觉效果。 最后，"opencvdspvideo"可能是指OpenCV在数字信号处理（DSP）方面的应用。...

qt中用opencv怎么修改COLORMAP_JET

newColorMap.at(i+256) = cv::COLORMAP_JET.at(i+256); newColorMap.at(i+512) = cv::COLORMAP_JET.at(i+512); } } // 使用新的颜色映射 cv::applyColorMap(image, colormapImg, newColorMap); 以上代码...

cv2.COLORMAP

cv2.COLORMAP 是OpenCV中用于图像颜色映射的函数。它将灰度图像映射到彩色图像，并使用不同的颜色映射方案进行可视化。...常用的颜色映射方案包括：cv2.COLORMAP_JET、cv2.COLORMAP_RAINBOW、cv2.COLORMAP_HOT 等。

AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'COLORMAP_VIRIDIS'

例如，可以使用"cv2.COLORMAP_JET"或其他可用的选项。 3. 如果您需要使用"COLORMAP_VIRIDIS"属性，但无法升级OpenCV版本，则可以考虑手动实现该颜色映射。您可以参考Viridis颜色映射的定义，并将其应用于您的代码中...
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MATLABimageprocess1.rar_图形图象_matlab_

总之，通过研究这个压缩包，你不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能熟悉MATLAB在图像处理领域的应用，这对于学习和理解计算机视觉、数字图像处理等领域非常有帮助。记得实践是检验真理的唯一标准，动手操作这些代码...

#include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 创建画布 cv::Mat colorBar(600, 256, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255)); // 绘制颜色栏 cv::Mat gradient; cv::Mat colormap; cv::Rect roi(0, 0, 64, 200); cv::Mat colorBarRegion = colorBar(roi); // 生成渐变图像 cv::Mat grayScale(256, 1, CV_8UC1); for (int i = 0; i < grayScale.rows; ++i) { grayScale.at<uchar>(i) = static_cast<uchar>(i); } // 应用颜色表 cv::applyColorMap(grayScale, gradient, cv::COLORMAP_JET); // 将渐变图像复制到对应位置 cv::resize(gradient, colormap, colorBarRegion.size()); colormap.copyTo(colorBarRegion); cv::Vec3b color = colorBar.at<cv::Vec3b>(60, 5); cv::line(colorBar, cv::Point(70,70), cv::Point(80, 80), color, 3); // 显示颜色栏 cv::imshow("Color Bar", colorBar); cv::waitKey(0); return 0; }你帮我看看这段代码哪里错了，为什么一运行就会跳转到：CV_DbgAssert((unsigned)(i1 * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()));

cv::Vec3b color = colorBar.at<cv::Vec3b>(60, 5); 在这里，你尝试使用at函数访问colorBar矩阵的像素值，但是你使用了错误的索引。根据你之前创建画布的代码，colorBar矩阵的尺寸是600x256，因此有效的...

c++ 代码实现：下面说明obj.seg是yolov8预测出来的mask图，要求将obj.seg 上采样之后再渲染到原图上 cv::Mat image = cv::imread("inference/yq.jpg"); auto yolo = yolo::load("/home/zhangyu/tensorrt_code/test/1.18-integrate-full-yolov5/workspace/last.transd.trtmodel", yolo::Type::V8Seg); if (yolo == nullptr) return; auto objs = yolo->forward(cvimg(image)); int i = 0; for (auto &obj : objs) { uint8_t b, g, r; tie(b, g, r) = yolo::random_color(obj.class_label); cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom), cv::Scalar(b, g, r), 5); auto name = cocolabels[obj.class_label]; auto caption = cv::format("%s %.2f", name, obj.confidence); int width = cv::getTextSize(caption, 0, 1, 2, nullptr).width + 10; cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left - 3, obj.top - 33), cv::Point(obj.left + width, obj.top), cv::Scalar(b, g, r), -1); cv::putText(image, caption, cv::Point(obj.left, obj.top - 5), 0, 1, cv::Scalar::all(0), 2, 16); if (obj.seg) { // cv::imwrite(cv::format("%d_mask.jpg", i), // cv::Mat(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data)); i++; } } printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size()); cv::imwrite("Result.jpg", image); }

cv::applyColorMap(seg, color_map, cv::COLORMAP_JET); // 叠加 cv::addWeighted(color_map, 0.5, image, 0.5, 0, image); // cv::imwrite(cv::format("%d_mask.jpg", i), // cv::Mat(obj.seg->height, obj....

cv2 colormap

img_color = cv2.applyColorMap(img_gray, cv2.COLORMAP_JET) # 显示彩色图像 cv2.imshow('Color Image', img_color) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的示例代码中，我们首先读取了一个灰度...

cv2.applyColorMap函数的使用

color_map = cv2.applyColorMap(img_gray, cv2.COLORMAP_JET) 上述代码中，我们使用cv2.COLORMAP_JET作为颜色映射表。 3. 显示伪彩色图像。 python cv2.imshow('Color Map Image', color_map) cv2.waitKey...

cv2.applycolormap的颜色表包括什么

3. cv2.COLORMAP_JET：喷射颜色表，从蓝到红再到黄的渐变。 4. cv2.COLORMAP_WINTER：冬季颜色表，从蓝到白的渐变。 5. cv2.COLORMAP_RAINBOW：彩虹颜色表，七彩的渐变。 6. cv2.COLORMAP_OCEAN：海洋颜色表，从蓝到...

AttributeError: module 'cv2.ximgproc' has no attribute 'createSuperResolution_BTVL1'

image1_color = cv2.applyColorMap(image1, cv2.COLORMAP_JET) # 进行SSR增强（使用SRCNN算法） srcnn = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() srcnn.readModel('models/FSRCNN-small_x2.pb') # 加载模型 ...

cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET

cv2.COLORMAP_JET 是一种预定义的颜色映射表，用于将灰度图像转换为伪彩色图像。它可以应用于 cv2.applyColorMap() 函数，将灰度图像映射到伪彩色图像上。 结合使用这两个函数，可以将深度图像转换为伪彩色图像...

cv2.COLORMAP_JET函数

cv2.COLORMAP_JET函数是OpenCV中的一种颜色映射函数，它将灰度图像映射为彩色图像。该函数使用的颜色映射是从蓝色到红色，中间经过绿色的颜色渐变。该函数的语法如下： dst = cv2.applyColorMap(src, colormap) ...

def image_hist2d(image_path: str): # 二维直方图 img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) cv.imshow('img', img) # 图像转HSV颜色空间 hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) hist = cv.calcHist([hsv], [0, 1], None, [48, 48], [0, 180, 0, 256]) dst = cv.resize(hist, (400, 400)) # 像素归一化 cv.normalize(dst, dst, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) # 色彩填充 dst = cv.applyColorMap(np.uint8(dst), cv.COLORMAP_JET) cv.imshow('hist', dst) plt.imshow(hist, interpolation='nearest') plt.title('2D Histogram') plt.show() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

7. 色彩填充：使用cv.applyColorMap(np.uint8(dst), cv.COLORMAP_JET)函数将归一化后的直方图应用颜色映射，使其具有色彩填充效果，并将填充后的图像存储在变量dst中。 8. 显示直方图：使用cv.imshow('hist', ...

程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl'，优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

根据提示信息，'_dgl' 属性在 'ImageThread' 对象中不存在。你需要在类的构造函数中初始化 '_dgl' 属性。 你可以在类的构造函数中添加以下代码： python self._dgl = YourDGLClass() ...

cv::Mat colormap = cv::colormap(cv::COLORMAP_JET);的具体描述

- cv::COLORMAP_JET：喷气式色调（蓝到红）。 - cv::COLORMAP_WINTER：冬季色调（蓝到绿）。 - cv::COLORMAP_RAINBOW：彩虹色调（红到紫）。 - cv::COLORMAP_OCEAN：海洋色调（蓝到绿）。 - cv::COLORMAP_SUMMER：...

cv::COLORMAP_JET

通过应用cv::COLORMAP_JET，您可以将灰度图像转换为具有更丰富视觉效果的彩色图像。<span class="em">1</span><span class="em">2 #### 引用[.reference_title] - *1* [Opencv学习----图像处理-颜色映射...

opencv怎么修改COLORMAP_JET

colormap = cv2.applyColorMap(img, cv2.COLORMAP_JET) # 修改COLORMAP_JET # 注意：修改后的颜色映射必须是一个3通道的图片，每个像素值在0-255之间 # 在此示例中，我们将红色通道设置为0，将绿色通道设置为原来的...

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