Definindo uma paleta de cores e aplicando em uma imagem

Dada uma imagem em tons de cinza, a ideia é definir uma cor (inicial) para representar o preto e outra (final) para representar o branco. Em seguida, criar uma paleta que varia da cor inicial até a final e aplicar estas cores na imagem original.

Para realizar este trabalho, foram utilizados os pacotes NumPy e OpenCV. O código está todo comentado e no final do post é possível ver as imagens resultantes.

Código

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2

# Função para gerar a peleta de cores com um início e fim de cor definida pelo usuário
def gerar_paleta( b1, g1, r1, b2, g2, r2):
    
    # Função: np.linspace(A, B, X)
    # Descrição: gera um vetor com X valores entre A e B.
    b = np.linspace(b1, b2, 256)
    g = np.linspace(g1, g2, 256)
    r = np.linspace(r1, r2, 256)
        
    # Função: a.reshape(alt, largura)
    # Descrição: Da uma nova forma a uma lista. Neste caso, criamos uma altura de 256 e 1 de largura
    # Função: np.tile(array, X)
    # Descrição: Repete um array X vezes. Aqui, repetindo o mesmo valor no eixo da largura para ficar com 256 de largura    
    p1 = np.tile( b.reshape(256,1), 256 )
    p2 = np.tile( g.reshape(256,1), 256 )
    p3 = np.tile( r.reshape(256,1), 256 )
       
    # Função: np.uint8(num)
    # Descrição: converter números para 8 bits
    p1 = np.uint8(p1)
    p2 = np.uint8(p2)
    p3 = np.uint8(p3)
        
    # Função: np.dstack( (v1, v2) )
    # Descrição: Faz a concatenação dos dois vetores, por exemplo.
    paleta = np.dstack( (np.dstack( (p1,p2) ), p3) )
            
    return paleta
    # Fim da função

# Definindo uma cor inicial
b1 = 79
g1 = 79
r1 = 47
# Definindo uma cor final
b2 = 134
g2 = 230
r2 = 240

# Gerando uma paleta de cores da inicial até a final    
paleta = gerar_paleta(b1, g1, r1, b2, g2, r2)

# Abrir a imagem original em tons de cinza, por isso o parâmetro 0
img = cv2.imread('./Imagens/original.jpg', 0)

# Criar uma nova matriz com o mesmo tamanho que a imagem, porém com uma terceira dimensão para armazenar as cores BGR
# Função: np.zeros ( (x,y,z) , dtype=np.int8/16/32/... )
# img.shape[0] = altura, 1 = largura, 2 = profundidade, etc (conforme existir)
img_colorida = np.zeros( (img.shape[0], img.shape[1], 3) )

# Como a peleta possui as mesmas cores RGB no eixo da largura, podemos sempre pegar a posição 0
# O for percorre a altura e a largura da nova matriz criada para representar a imagem colorida, e recebe a cor de acordo com a imagem original e o tom de cinza
for i in range(img.shape[0]):
    for j in range(img.shape[1]):
        img_colorida[i][j] = paleta [ img[i][j] ][0]

# Converte os números da matriz para 8 bits
img_colorida = np.uint8(img_colorida)

# Mostrar uma imagem
cv2.imshow('Paleta de cores', paleta)
cv2.imshow('Imagem Original', img)
cv2.imshow('Imagem resultante', img_colorida)

# Funções para o funcionamento correto do python no Windows.
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Imagens resultantes

# Paleta

# Original (tons de cinza)

# Colorida