如何在nrrd文件中将灰度转换为RGB
里奇
我尝试将灰度3D图像转换为RGB 3D图像。
现在我可以获得每个切片的数组。此数组值的灰度像素值。
但我不知道如何隐秘RGB值。
我尝试使用opencv函数转换颜色。
import numpy as np
import nrrd
import cv2
data = nrrd.read('C:\\Users\\admin\\Desktop\\sample data\\sample_nrrd.nrrd')
print(data[0][442][376])
cv2.cvtColor(data,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
但这没用...
我第一次使用nrrd文件。
如何将灰色转换为RGB。
这个数组就是我的数据示例。
谢谢。
[-1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 80 236 1830 1901 1852 1742 1430 1147 1088 1285 1240 989 969 787787791 1073 1098 1380 1320 1125 1075 1209 1433 1505 1349 1114 1261 1463 1454 1696 1435 1301 1448 1384 1146 1220 1054 829 1189 1245 1319 1293 986 695 672 594 594 709 583 503 601 562 562 440 418 764 967 1275 911 842 761 652 479 697 691 768 650 705 938 1079 1076 969 936 907 902 755 588 614 770 738 646 971 802 625 890 1020 929 941 824 800 803 920 843 793 834 937 877 877 737 494 621 605 763 825 642 642 548 527 427 552 529 345 645 442 455 712 521 603 687 770 665 744 604 642 791 971 980 1059 1020 842 781 793 845 860 982 916 916 1077 907 491 806 533 327 709 817 913 977 735 735 958 624 547 651 952 1952 1171 1184 1033 1262 2015 2193 2444 2830 2678 2650 2473 28 2915 2991 2654 2403 2700 2646 2302 22762706 3003 2639 2499 2414 1948 1456 1908 1409 852 500946946747715864899 960 977807807954 1348 1053 1242 1346 1732 1634 1600 1690 1730 1797 1833 1963 1795 1775 1775 2016 2182 2260 2132 1912 1651 1380 1576 1768 2275 1934 1790 1740 1740 2061 1879 1714 1801 1678 1588 1669 1717 1596 1573 2080 1869 1922 2080 1701 2003 1617 1917 1810 1437 1292 1110 813 1079 1166 1037 1111 1518 1417 1037 603 120 137 15 -30 -197 -409 -133 -72 80 7 10 -7 -28 29 -219 -12 3 18 144 120 -89 -4 101 143 66 -162 96218 153 12036 188 275 58 -64 28 9 -77 89202206243349349234 54 163 262 313 282 131 175 234 102 263 109 93 57143282235175189217200297345314150-24105111202 -58 20 -67 -175 -39 271 292 -2 -153 -181 -41 200 67 104 128 91 -154 -171 -42 -125 67 -172 -101 -59 -130 -94 -146 -175 23 -51 230 104 91 -16 -75 -169 -246 -203 -90 45 -99 11 72 287 149 57 111 79 -12-104 206 0 41 68 78 -65 -255 -136 -115 53 52 61 -30 119 -155 -229 -190 -36 -163 -240 98 84 85 -17 1 54 81 -173 -205 -172 -351- 19 -86 -172 -98 -90 -169 257 126 83 171 284 297 159 50 -150 -94 -45 -39 -12230201215328328 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000]-1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000]-1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000 -1000]
袁胜海博士
您的问题不是很精确，而且可能有多种理解。
首先，没有实际的1D颜色到3D颜色转换，COLOR_GRAY2BGR仅将1通道灰度转换为3通道灰度。此转换不会添加任何颜色，只需更改内部图像表示即可，以便我们将其保存在视频中。颜色无法恢复。由于它是3D深度图，我想您想要的是颜色映射功能，如下图所示。
不确定您的数据是最终的差异还是最终的深度。因此，您稍后必须自己弄清楚。但是一般的想法是将其包含在cv :: Mat中，并使用opencv颜色映射功能进行着色。
假设data_image_1D是np数组
import numpy as np
import cv2
data_image_1D # this is the np array that you got it from somewhere
bw_img = np.reshape(data_image_1D,(rows,cols))
#rows and cols are the size of the depth image that you have. Try to see if you can get this convetsion working.
im_color = cv2.applyColorMap(bw_img, cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imshow("im_color",im_color)
cv2.imshow("bw_img",bw_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
但是，您仍然必须处理负面差异，最小差异和最大差异问题。那一个我可以留给你
有关更多数据映射或自定义颜色映射的信息，请遵循此指南https://www.learnopencv.com/applycolormap-for-pseudocoloring-in-opencv-c-python/
编辑
我认为您想要的可能只是一个简单的合并功能。看到这个
import numpy as np
import nrrd
######you orginal code put it here###
bw_img = np.reshape(data_image_1D,(rows,cols))
im_color = cv2.merge([bw_img, bw_img, bw_img])
nrrd.write(filename, im_color)# Write to a NRRD file
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