OpenCV杂记（4）：OpenCV之色彩映射（伪彩applyColorMap）

news2024/12/25 0:25:38

1. 简述

我们在开发基于热成像（红外）或者做深度估计应用时，为了便于直观的观察，常常将检测结果进行色彩上的映射，这样便可以很直观的看出哪里温度高，哪里温度低，或者哪里深度更深或更浅。

我们将一些标量值赋予特定的颜色的做法，称作色彩映射，更通俗的，我们称之为伪彩。

2. OpenCV伪彩函数

OpenCV提供了一个方便我们做伪彩的函数接口。

void applyColorMap(InputArray src, OutputArray dst, int colormap);

其中，

src：CV_8UC1或CV_8UC3类型的原图像，灰度图或彩色图；

dst：映射后的图像；

colormap：色彩映射图种类；

3. 举例

此处以深度估计举例，我们在使用DepthAnything算法执行推理时，网络输出是一个浮点数类型的Tensor，其值在一定程度上代表了深度程度。

    /** 推理. */

    output_data = this->predict(input_data);

   

    cv::Mat output_tensor(output_data);

    output_tensor =output_tensor.reshape(1, {input_width, input_height});

    double minVal, maxVal;

    cv::minMaxLoc(output_tensor, &minVal, &maxVal);

    output_tensor.convertTo(output_tensor, CV_32F);

    if (minVal != maxVal) {

        output_tensor = (output_tensor - minVal) / (maxVal - minVal);

       

    }

    output_tensor *= 255.0;

    output_tensor.convertTo(output_tensor, CV_8UC1);

    cv::applyColorMap(output_tensor, output_tensor, cv::COLORMAP_HOT);

    return output_tensor;

推理直接输出的output_data是一个连续存储的float序列，我们经过reshape进行转换，得到了一个shape（1, input_height, input_width）的图像，之后经过minMaxLoc获得最大值和最小值。

通过与255.0相乘，获得一个介于0和255之间的图像，这一步已经获得一个灰度图了。

接下来，我们将灰度图导入到applyColorMap中，获得伪彩图像。

前面讲到，colormap有多种不同的伪彩形式，如下列举简单几个作为参考。

COLORMAP_AUTUMN,

COLORMAP_BONE,

COLORMAP_JET,