cv2.COLORMAP_JET

时间: 2023-10-09 22:15:13 浏览: 364
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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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) ...

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...

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...

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() ...

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...

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', ...

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...

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：...

def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图，怎么解决

heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * heatmap), cv2.COLORMAP_JET) cam_img = np.float32(heatmap) / 255 + np.transpose(image[0], (1, 2, 0)) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) # 使用 matplotlib ...

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。

C 使用opencv获取cv::COLORMAP_JET的CorlorMap的rgb并通过jni返回给kotlin，kotlin将该字节流转成bitmap后，显示给imageview，请用相关代码实现详细过程

在C++中使用OpenCV获取cv::COLORMAP_JET颜色映射并通过JNI传递给Kotlin，然后在Kotlin中转换为Bitmap并显示在ImageView上，你需要做以下几个步骤： 1. **C++（OpenCV部分）**: cpp #include <opencv2/opencv....

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...

C 使用opencv获取cv::COLORMAP_JET的CorlorMap的rgb字节流并通过jni返回给kotlin，kotlin将该字节流转成bitmap后，显示给imageview，请用相关代码实现详细过程

在C语言中使用OpenCV获取cv::COLORMAP_JET颜色映射的RGB字节流，并通过JNI（Java Native Interface）传递给Kotlin，然后Kotlin将字节流转化为Bitmap并在ImageView中显示的过程如下： 首先，你需要在C++部分...

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...

OpenCV有哪些colormap

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）提供了多种颜色映射（colormap），这些映射通常用于图像处理和可视化中，如将灰度图像转换为彩色图像。以下是一些常用的颜色映射： 1. cv2.COLORMAP_BW: 黑白...
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