Python OpenCV 강좌 : 제 41강 - 색상 맵
색상 맵(Color Map)
색상 맵(Color Map)
은 입력 이미지에 순람표(Lookup table) 구조로 이루어진 데이터를 적용합니다.
주로 데이터를 시각화하기 위해 사용되며, 색상의 분포표로 데이터를 쉽게 확인할 수 있습니다.
픽셀값이 1:1로 매칭되기 때문에 선형 구조나 비선형 구조로도 데이터를 매핑해 표현할 수 있습니다.
메인 코드 (1)
import cv2
src = cv2.imread("beach.jpg")
dst = cv2.applyColorMap(src, cv2.COLORMAP_OCEAN)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
세부 코드
dst = cv2.applyColorMap(src, cv2.COLORMAP_OCEAN)
색상 맵 적용 함수(cv2.applyColorMap)
를 활용해 원본 이미지에 특정 색상 맵 배열이 적용된 이미지를 생성합니다.
dst = cv2.applyColorMap(src, colormap)
은 입력 이미지(src)
에 색상 맵(colormap)
을 적용한 결과 이미지(dst)
를 반환합니다.
색상 맵 적용 함수는 색상 맵 플래그가 아닌, 사용자 정의 색상 맵(userColor)
을 활용해 이미지를 적용할 수 있습니다.
순람표는 Numpy
를 활용해 다음과 같이 생성할 수 있습니다.
userColor_8UC1 = np.linspace(0, 255, num=256, endpoint=True, retstep=False, dtype=np.uint8).reshape(256, 1)
userColor_8UC3 = np.linspace(0, 255, num=256 * 3, endpoint=True, retstep=False, dtype=np.uint8).reshape(256, 1, 3)
사용자 정의 색상 맵은 순람표(Lookup table)
의 구조만 적용이 가능합니다.
단일 채널 순람표는 CV_8UC1
형식의 [256, 1] 형태를 갖습니다.
다중 채널 순람표는 CV_8UC3
형식의 [256, 1, 3] 형태를 갖습니다.
색상 맵(colormap)
매개변수 대신에 사용자 정의 색상 맵(userColor)
을 적용합니다.
출력 결과
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