如何將梯度圖應用於灰度圖像

我已經搜索了任何可能的解決方案，但所有答案都不是很清晰或不完整。如何將梯度圖應用於灰度圖像

所以，說我已經上傳到內存中的圖像：

image = Image.open('image.jpg')

我如何應用此梯度（＃582f91到＃00aeef）：

到該圖像：

所以我T成爲這樣的：提前

感謝。

來源

2017-06-02 Andrey Shipilov

我用用Cython腳本之前解決了這個問題（如需要在高幀速率更新）來實現這一目標。這裏輸入cmap到功能是一個矩陣的平面陣列，其中每一行對應於一個顏色，並且對應於R G B值。我用一個網站來生成漸變，雖然不記得哪一個。圖像被平滑以獲得速度並在0到255的int值之間縮放。

爲了能夠導入和使用用Cython功能，您將需要從命令行運行安裝腳本，一旦你有安裝用Cython使用PIP即

pip install cython 
pyhton setup.py build_ext --inplace

這則應該產生交流文件和.so文件。

用Cython代碼：

import numpy as np 
cimport numpy as np 
cimport cython 

DTYPE1 = np.float 
ctypedef np.float_t DTYPE1_t 

DTYPE2 = np.int 
ctypedef np.int_t DTYPE2_t 

@cython.boundscheck(False) 
@cython.wraparound(False) 

def mat_to_im(np.ndarray[DTYPE2_t, ndim=1] data, np.ndarray[DTYPE2_t, ndim=1] cmap): 

    cdef int wid = data.size 
    cdef int x, x1, y 

    cdef np.ndarray[DTYPE2_t, ndim=1] im = np.zeros([wid*3], dtype=DTYPE2) 

    for x in range(wid): 

     x1 = x*3 
     y = data[x]*3 

     im[x1] = cmap[y] 
     im[x1+1] = cmap[y+1] 
     im[x1+2] = cmap[y+2] 

return im

安裝文件：

from distutils.core import setup, Extension 
from Cython.Build import cythonize 
import numpy 

setup(
    name='image convert', 
    version='1', 
    description='color map images', 
    author='scooper', 
    install_requires=['numpy'], 
    ext_modules=cythonize([ 
     Extension("image_convert", ["image_convert.pyx"], include_dirs=[numpy.get_include()])]) 
)

這應該與任何問題的幫助（我已經從更大的代碼文件截取設置和沒有測試過）：http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/quickstart/build.html

來源

2017-06-02 15:13:56 samocooper

所以基本上不得不使用映射單獨重新分配像素值。返回的圖像然後重新成形爲原始圖像尺寸。 – samocooper

謝謝你。現在讓我試試看。 –

恩，好的。我以前從未使用過Cython。你能給我一個快速指南，我如何使用你的功能？ –

只需使用LinearSegmentedColormap：

# make a cmap 
mycm=matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('',['#582f91', '#00aeef']) 

# apply on a canal 
imgrad=mycm(image[:,:,0])

來源

2017-06-02 20:58:03

如何將梯度圖應用於灰度圖像

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