PythonとOpenCVを使用して、白黒画像を疑似カラー画像に変換する方法を紹介します。この記事では、cv2.applyColorMap関数とcv2.COLORMAP_JETを使用して、白黒画像をカラー画像に変換する方法を説明します。
まず、必要なライブラリをインポートします。
import cv2
import numpy as np
次に、元の白黒画像を読み込みます。
pic = cv2.imread('original.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
そして、cv2.applyColorMap関数を使用して、白黒画像を疑似カラー画像に変換します。
pseudo_color = cv2.applyColorMap(pic, cv2.COLORMAP_JET)
最後に、変換後の画像を保存します。
cv2.imwrite('pseudo_color_jet.jpg', np.array(pseudo_color))
以上が、PythonとOpenCVを使用して白黒画像を疑似カラー画像に変換する基本的な手順です。この方法を使用すれば、白黒画像の微妙な輝度の差も、疑似カラー化すれば違いが分かりやすくなります。
なお、cv2.COLORMAP_JETの代わりに、他のカラーマップ（例えばcv2.COLORMAP_HOT、cv2.COLORMAP_HSV、cv2.COLORMAP_RAINBOWなど）を使用することも可能です。これらのカラーマップを使用すると、異なる視覚効果を得ることができます。
以上で、PythonとOpenCVを使用した疑似カラー画像の作成についての説明を終わります。この情報が役立つことを願っています。.