私は画像の赤チャンネルの色空間を取得しようとしている、私はそれをやっている現在の方法は、私がgrayscale画像取得：イメージの赤いチャネルの色空間を取得する方法は？
img = img[:,:,2]
をしかし、私はこのような画像たい：
を
上記の上の画像は赤のチャンネル色空間の画像であり、下の画像は元の画像です。このイメージを達成するために正確に何が行われていますか？
私も
img[:,:,0] = 0
img[:,:,1] = 0
を試してみたが、所望のようにして得られた結果ではありません。赤チャンネルの色空間についての記事は次のとおりです。https://en.wikipedia.org/wiki/RG_color_space
実際には、期待される出力イメージはオリジナルの赤色チャネルの色空間ではありません。それは入力画像に適用されたCOLORMAPのようなものです。良いことは、OpenCVに複数のカラーマップが組み込まれていることです。悪いニュースは、あなたの期待される出力がOpenCVの組み込みのカラーマップによって生成できないということです。しかし、あきらめないでください、あなたはcv2.LUT()機能を使用してカスタムルックアップテーブルを使用して色をマッピングすることができます。ここでは、より良いデモンストレーションのために
は、あなたのイメージを持ついくつかの例は以下のとおりです。ここで
img = cv2.imread('origin.png')
im_color = cv2.applyColorMap(img, cv2.COLORMAP_HSV)
cv2.imshow('mapped_image', im_color)
# cv2.imwrite('result.png', im_color)
cv2.waitKey(0)
は、すべてのOpenCVのCOLORMAPのとおりです。カスタムを使用して色をマッピングするための
print [sub for sub in dir(cv2) if sub.startswith('COLORMAP_')]
['COLORMAP_AUTUMN', 'COLORMAP_BONE', 'COLORMAP_COOL', 'COLORMAP_HOT', 'COLORMAP_HSV', 'COLORMAP_JET', 'COLORMAP_OCEAN', 'COLORMAP_PINK', 'COLORMAP_RAINBOW', 'COLORMAP_SPRING', 'COLORMAP_SUMMER', 'COLORMAP_WINTER']
例ルックアップテーブルcv2.LUT()を使用して：
優れています。しかし、 'cv2.LUT（）'は私に配列を与えるでしょう、私はカラーマップや何かを構築すると思いますか？そうでない場合は、 'cv2.LUT（）'の出力配列はどのように使用されますか？ –
@stackすべての画像は配列です:-)しかし、OpenCVで画像として識別できるようにするには、それを適切な型に変換する必要があります。答えを例で更新してみましょう。 – Kasramvd
@stackまた、組み込みの 'COLORMAP'のうちの1つの結果に対して期待される結果に変換するために何らかの処理をしたいかもしれないことに注意してください。 – Kasramvd
2つ目の提案は、青と緑の色を捨て、「赤いチャンネル画像」を与える必要があります。結果の画像は情報が3つのすべてに残っているように、
img[:,:,0] = 0
しかし、あなたがそれを示していない投稿例の画像：あなたはRG（赤・緑）色空間の画像をしたい場合は、わずか青チャンネルを投げますチャネル。私の推測では、それは "カラーマップ"で作られたもので、色が異なると元の画像の赤の値が異なっているということです。このようなマッピングは好きなように見えるので、サンプルイメージから再構築するのは簡単ではありません。
元のBGRイメージで青のチャンネルを0に設定するだけです： 'img [：、：、0] = 0' – Miki
私はそれを試しましたが、結果はimgur link。 –
削除される色チャンネルは赤色ではなく、緑色と青色の混合であると私には思われます。 InkScape（またはその他の画像処理ソフトウェア）で画像を開き、色のレベルで再生することをお勧めします。正しい組み合わせを特定したら、アラームを削除します。 – Crolle