PIB

Python でにグレースケールの PNG を読ませて疑似カラー表示(colormap とか heatmap とか)をさせたい。

from matplotlib import pyplot as plt
import cv2

img = cv2.imread("hoge.png")
gray_scale_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.imshow(gray_scale_img, cmap="inferno")
plt.show()

単純に cv2.imread() で PNG を読むと RGB の 3 チャンネルカラーを持った 3 次元の numpy.ndarray オブジェクトとなる。
このまま matplotlib.pyplot.imshow() に食わせると RGB 値そのままで描画されて cmap を与えても無視される。
このため、cv2.cvtColor() でグレースケール化する事により 2 次元の numpy.ndarray オブジェクトとして imshow() に食わせる事で、cmap による疑似カラー表示が可能となる。

ヒートマップ的配色の "inferno" 以外にも多数のカラーマップが用意されているので、プリセットで利用可能な物については以下を参照

• matplotlib / docs / Matplotlib Examples / color Examples / colormaps_reference

ファイルに保存したい場合は、cv2.applyColorMap() と cv2.imwrite() を用いて以下のようにする。

import cv2

img = cv2.imread("hoge.png")
gray_scale_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
pseudo_color_img = cv2.applyColorMap(gray_scale_img, cv2.COLORMAP_HOT)
cv2.imwrite("hoge_pc.png", pseudo_color_img)

OpenCV の COLORMAP については以下を参照。

• OpenCV / ColorMaps in OpenCV

なお 13 の MAGMA から 19 の TWIGHLIGHT_SHIFTED までは 3.4.6 で追加されたので、3.4.5 以前のバージョンでは利用できない。

参考:

• Qiita / termoshtt / 2016-06-30: matplotlibの２次元マップで色を指定する
• Qiita / Kazuhito / 2017-11-29: 【Python】OpenCVで疑似カラー(Pseudo color)

• Python