基于灰度变换的伪彩色方法 OpenCV+C++实现

原理：把人眼无法区别的灰度变化，施以不同的彩色来提高辨识率。仿照对温度的描述，当温度比较低时，我们会想到蓝色（冷色调），当温度比较高时人们会想到红色（暖色调）。根据人感官上的这一特性，将亮度低的映射为蓝色，亮度高的映射为红色。定义如下所示的灰度到红色通道，灰度到绿色通道，灰度到蓝色通道的不同映射方式。

C++代码：

#include
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img = imread("C:\\Users\\Yang\\Desktop\\0.bmp", 0);
	imshow("原图", img);

	Mat R = img.clone();
	Mat G = img.clone();
	Mat B = img.clone();
	int rows = img.rows;
	int cols = img.cols;
	for (int i = 0; i < rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < cols; j++)
		{
			int current = img.at(i, j);
			if (0 < current && current <= 64)
			{
				R.at(i, j) = 0;
				G.at(i, j) = 4 * current;
				B.at(i, j) = 255;
			}
			else if (64 < current && current <= 128)
			{
				R.at(i, j) = 0;
				G.at(i, j) = 255;
				B.at(i, j) = (-4)*(current-128);
			}
			else if (128 < current && current <= 192)
			{
				R.at(i, j) = 4 * (current - 128);
				G.at(i, j) = 255;
				B.at(i, j) = 0;
			}
			else
			{
				R.at(i, j) = 255;
				G.at(i, j) = (-4)*(current - 255);
				B.at(i, j) = 0;
			}
			
		}
	}

	Mat imgArray[3];
	imgArray[0] = R;
	imgArray[1] = G;
	imgArray[2] = B;
	Mat newImg;
	merge(imgArray, 3, newImg);
	imshow("效果图", newImg);
	waitKey(0);
	return 0;
}