python - 使用 cmap 在 opencv 中保存 16 位图像(cv::ColorMap 仅支持函数 'operator()' 中 CV_8UC1 或 CV_8UC3 类型的源图像)

Question

我正在尝试使用 cmap 在 opencv 中保存/显示 16 位 numpy 数组(如图像)，但它不起作用。另一方面，它在 matplotlib 中运行顺利。

我的深度学习模型给出了一个 numpy 数组 arr (<class 'numpy.ndarray'>)。您可以通过 here 获取.

# np array predicted from a depth model
>>> arr16 = np.load('pred_depth_scale.npy')
>>> arr16.dtype, arr16.shape
(dtype('uint16'), (466, 492))
>>> cv2.imshow('img', arr16)
# shows image in grayscale

我想将其转换为其他颜色图:

>>> arr16 = cv2.applyColorMap(arr16, cv2.COLORMAP_COOL)

它抛出以下错误:

error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/colormap.cpp:684: error: (-5:Bad argument) cv::ColorMap only supports source images of type CV_8UC1 or CV_8UC3 in function 'operator()'

现在，如果我将图像转换为 uint8 ，图像包含噪声。

>>> arr8 = arr16.astype(np.uint8)
>>> arr8 = cv2.applyColorMap(arr8, cv2.COLORMAP_COOL)
>>> cv2.imshow('img', arr8)

另一方面，使用 matplotlib，cmap工作正常，如下:

>>> plt.imshow(arr16, cmap='magma')

我的问题是:如何使用 cmap 在 opencv 中保存/显示 16 位图像？

Answer 1

绘图时 8 位图像中的噪声是由于缩放不当造成的。它可以通过以下方式从 16 位([0 ... 65535] 到 8 位 [0 ... 255])缩放(谢谢评论中的@HansHirse):

arr8 = (arr16/256).astype(np.uint8).

matplotlib 在显示图像之前在内部将图像转换为 32 位 float ，并且颜色图限制为 8 位(根据 github issue ):

We internally convert to 32bit floats in the normalization pipeline, then apply the colormap palettes which are typically limited to 255 values, but you can create your own palettes with more values.