介绍

伪彩色（Pseudo-color）图像的每个像素的颜色不是由每个基本色分量的数值直接决定，实际上是把像素当成调色板（Palettes）或颜色查找表（Color Look-Up Table，CLUT）的表项入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值，如果图像中的颜色在调色板或彩色查找表中不存在，则调色板会用一个最为接近的颜色来匹配。通过查找出的R、G、B强度值产生的色彩不是图像本身真正的颜色，因此称为伪彩色。

伪彩色图像为位深度为8。

wiki百科：False_color

PIL Image生成与读取伪彩色图像

from PIL import Image
import torch
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef create_pseudo_color_image(src_filename, dst_filename):img = cv2.imread(src_filename, 0)num_classes = 21  # num_classes <= len(palette)# create a color pallette, selecting a color for each classpalette = np.array([2 ** 25 - 1, 2 ** 15 - 1, 2 ** 21 - 1])colors = np.array([i for i in range(num_classes)])colors = colors[:, None]colors = colors * palettecolors = (colors % 255).astype("uint8")r = Image.fromarray(img).convert("L")r.putpalette(colors)r.save(dst_filename)def create_pseudo_color_image2(src_filename, dst_filename):img = cv2.imread(src_filename, 0)# create a color pallette, selecting a color for each class# palette = np.array([2 ** 25 - 1, 2 ** 15 - 1, 2 ** 21 - 1])palette = [(0, 0, 0),  # 黑色， 背景(128, 128, 128),  # 灰色， 番茄(255, 255, 255),  # 白色， 黄芒果(255, 0, 0),  # 蓝色， 绿芒果(0, 255, 0),  # 绿色， 土豆(0, 0, 255),  # 红色， 苹果(255, 255, 0),  # 青色， 梨(0, 255, 255)  # 黄色， 猕猴桃]num_classes = len(palette)  # num_classes <= len(palette)colors = np.array([i for i in range(num_classes)])colors = colors[:, None]colors = colors * palettecolors = colors.astype("uint8")r = Image.fromarray(img).convert("L")r.putpalette(colors)r.save(dst_filename)def read_pseudo_color_image(filename):img = Image.open(filename).convert("P")palette = img.getpalette()# print("img.size:", img.size)# print("img.getpalette():", img.getpalette())np_img = np.array(img, dtype=np.int32)print("img.shape:", np_img.shape)label = list(set(np_img.flatten()))print("label:", label)plt.imshow(img)plt.show()if __name__ == '__main__':src_filename = "mask.png"dst_filename = "m.png"create_pseudo_color_image2(src_filename, dst_filename)read_pseudo_color_image(dst_filename)

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