OpenCV-Python学习（8）—— OpenCV 颜色表操作(cv.LUT、cv.applyColorMap)

1. 知识点

1. 学习查找表 cv.LUT()【look up table】；
2. 颜色查找表；
3. 函数 cv.applyColorMap() 的使用。

2. cv.LUT() 函数说明

2.1 函数使用

cv.LUT(src, lut, dst)

2.2 参数说明

参数	说明
src	表示原始图像。
lut	表示查找表的地址，对于多通道图像的查找，它可以有一个通道，也可以与原始图像有相同的通道。
dst	表示输出图像。

2.3 查找表的使用和优点

1. 构建查找表；
2. 查找表应用；

查找表优势，预计算，空间换时间，避免重复计算，节约计算时间。

3. cv.applyColorMap() 函数说明

3.1 函数使用

cv.applyColorMap(src, colormap[,dst])

3.2 参数说明

参数	说明
src	表示输入图像。
colormap	表示颜色表。
dst	表示输出图像。

3.3 系统查找表 colormap 说明

colormap为颜色图模式，可以传入整数0~21对应各种不同的颜色图，或者用cv2.COLORMAP_AUTUMN（等价于0）、cv2.COLORMAP_BONE（等价于1）等方式传入，OpenCV源码头文件中定义的22种模式如下：

ColormapTypes = (
  'COLORMAP_AUTUMN', # 0
  'COLORMAP_BONE', # 1
  'COLORMAP_JET', # 2
  'COLORMAP_WINTER', # 3
  'COLORMAP_RAINBOW', # 4
  'COLORMAP_OCEAN', # 5
  'COLORMAP_SUMMER', # 6
  'COLORMAP_SPRING', # 7
  'COLORMAP_COOL', # 8
  'COLORMAP_HSV', # 9
  'COLORMAP_PINK', # 10
  'COLORMAP_HOT', # 11
  'COLORMAP_PARULA', # 12
  'COLORMAP_MAGMA', # 13
  'COLORMAP_INFERNO', # 14
  'COLORMAP_PLASMA', # 15
  'COLORMAP_VIRIDIS', # 16
  'COLORMAP_CIVIDIS', # 17
  'COLORMAP_TWILIGHT', # 18
  'COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED', # 19
  'COLORMAP_TURBO', # 20
  'COLORMAP_DEEPGREEN' # 21
)

各种ColormapTypes对应的色彩是下图这样的，有各种春夏秋冬四季风格、冷热风格等等：

4. 系统查找表实例

1. 使用系统查找表实现图片的幻灯片切换；
2. 间隔时间1s切换一次。

4.1 实现代码

1. 定义系统查找表的type常量列表 ColormapTypes；
2. 使用 cv.imread() 读取图片；
3. 定义一个切换的变量 index = 0；
4. 循环判断，只要 index 没有大于等于 ColormapTypes 的长度，按照 index 对应的模式显示图片；
5. 1000ms 后操作 index = index + 1;
6. 跳出循环后，销毁窗口。

import cv2 as cv

ColormapTypes = (
  'COLORMAP_AUTUMN', # 0
  'COLORMAP_BONE', # 1
  'COLORMAP_JET', # 2
  'COLORMAP_WINTER', # 3
  'COLORMAP_RAINBOW', # 4
  'COLORMAP_OCEAN', # 5
  'COLORMAP_SUMMER', # 6
  'COLORMAP_SPRING', # 7
  'COLORMAP_COOL', # 8
  'COLORMAP_HSV', # 9
  'COLORMAP_PINK', # 10
  'COLORMAP_HOT', # 11
  'COLORMAP_PARULA', # 12
  'COLORMAP_MAGMA', # 13
  'COLORMAP_INFERNO', # 14
  'COLORMAP_PLASMA', # 15
  'COLORMAP_VIRIDIS', # 16
  'COLORMAP_CIVIDIS', # 17
  'COLORMAP_TWILIGHT', # 18
  'COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED', # 19
  'COLORMAP_TURBO', # 20
  'COLORMAP_DEEPGREEN' # 21
)

def use_system_lut_demo():
  img = cv.imread('./images/butterfly.jpg')
  index = 0

  while True:
    if index >= len(ColormapTypes):
      break

    dst = cv.applyColorMap(img, index)
    cv.imshow('system_lut_window', dst)
    cv.waitKey(1000)
    index = index + 1
    
  cv.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
  use_system_lut_demo()

4.2 实现效果

5. 自定义查找表

1. 自定义一个取反查找表；
2. 使用取反查找表读取图片显示；

5.1 代码

1. 使用 cv.imread() 读取图片；
2. 使用 np.zeros((256,1,3), dtype=np.uint8) 全部是0的查找表；
3. 循环给查找表赋值，颜色取反；
4. 使用自定义查找表；
5. 显示取反后的图片。

import cv2 as cv
import numpy as np

def use_custom_lut_demo():
  img = cv.imread('./images/butterfly.jpg')
  lut3 = np.zeros((256,1,3), dtype=np.uint8)
  for i in range(256):
    lut3[i,0] = 255 - i
  
  dst = cv.LUT(img, lut3)
  cv.imshow('custom_lut_window', dst)
  cv.waitKey(0)
  cv.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
  use_custom_lut_demo()

5.2 结果

6. 总结

1. 虽然手动遍历可以达到同样效果，但尽量使用 OpenCV 内置函数。调用LUT 函数可以获得最快的速度，这是因为OpenCV库可以通过英特尔线程架构启用多线程；
2. 学会 cv.LUT() 的使用，cv.LUT() 自定义查找表的时候使用的函数；
3. 学会 cv.applyColorMap() 的使用，**cv.applyColorMap()**使用系统查找表的时候使用的函数。