关于伪彩色的用途以前考虑的不多，其实还是有一些用途的，比如老的黑白照片转彩色，还有夜间黑白图转伪彩图，方便辨识等。工具/原料morepycharm windows7opencv3 python3方法/步骤1/7分步阅读

理论基础知识：

1）伪彩色增强，对灰度进行颜色划分。由一定的映射关系求R,G,B，组成该点的彩色值；

还有空域转频域再转空域和 3）光滑非线性的变换函数的方法，都太复杂，具体请度娘。

一下是百度得到的伪彩色经典图形和转换函数

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import cv2 as cv

import numpy as np

image = cv.imread(c:\\meiping1.png)

cv.imshow(image,image)

grayImg = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

先使用imread加载图片

cvtColor转换为 灰度图。

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根据经验公式编写SetcolorR 完成Red颜色转换

def SetcolorR(gray): if gray 127: return 0 elif gray 191: return 255 else: return 4 * gray - 510

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根据经验公式编写SetcolorG完成Green颜色转换

def SetcolorG(gray):

if (gray = 63):

return 254 - 4*gray

elif (gray = 64 and gray = 127):

return (gray-191)*4 - 254

elif (gray = 128 and gray = 191):

return 255

elif (192 = gray and gray = 255):

return (1022 - 4*gray)

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根据经验公式编写SetcolorB完成Blue颜色转换

def SetcolorB(gray): if (0 = gray and gray = 63): return 255 elif (64 = gray and gray = 127): return 510 - 4*gray elif (128 = gray and gray = 255): return 0

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进行TransColor转换

先np.zeros构造彩色矩阵

然后每个像素按照经验公式进行转换！

def TransColor(image): rows = image.shape cols = image.shape print(rows, cols) Color = np.zeros((rows, cols, 3), np.uint8) 使用zeros构造彩色矩阵 这种方法很好 很常用

for i in range(rows): for j in range(cols): r = SetcolorR(image) g = SetcolorG(image) b = SetcolorB(image) Color = r Color = g Color = b return Color

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主函数部分

image = cv.imread(c:\\meiping1.png)

cv.imshow(image,image)

grayImg = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# print(image)

grayImg2Color = TransColor(grayImg) 调用颜色转换函数！

cv.imshow(grayImg,grayImg)

r,g,b = cv.split(grayImg2Color)

cv.imshow(Color0,r)

cv.imshow(Color1,g)

cv.imshow(Color2,b)

cv.imshow(grayImg2Color,grayImg2Color)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

注意事项

这种方法处理的图片效果并不理想，颜色越深他会处理成某种颜色，偏色很严重

作为一种对特定黑白颜色的补充还是可用的。方便判断

PYTHONOPENCV伪彩色黑白转彩色灰度转彩色