Halcon深度图转伪彩图

python批量实现24位深的伪彩图转换为8位的伪彩图，将EISeg分割生成的24位深的彩图转换为8位深的彩图 在训练语义分割时，需要有原图和相应的分割图，分割图一般有两种方式 一是用labelme进行打标签，然后根据json文件进行批量分割，这样的图片一般都是8位深的伪彩图，可以直接送到模型训练。 而第二种是使用EISeg生成的图片进行模型训练，然而EISeg生成的是24位深的伪彩图，（肉眼看是没有任何区别的，但就是不能送到模型中训练），需要进行转换，转换为8位深的伪彩图。 python批量实现24位深的伪彩图转换为8位的伪彩图，将EISeg分割生成的24位深的彩图转换为8位深的彩图 python批量实现24位深的伪彩图转换为8位的伪彩图，将EISeg分割生成的24位深的彩图转换为8位深的彩图

本例子将800*600的double类型的数据先进行归一化成0-255的quint8类型的数据，然后将归一化后的数据生成一个QImage，然后将qimage放到qlabel中显示，可以切换灰度图或伪彩图

C#编写的维彩图（强度图或者趋势图或者热力图），带ColorBar指示不同颜色下的强度数据，借用第三方控件实现，目前网上找不到类似的资源，非源码，看官可以下来看看是否是自己想要的，0积分下载