如何对HSV颜色映射进行裁剪与重映射以复刻napari效果？

我需要对HSV颜色映射的特定范围进行裁剪与重映射，尝试用Python代码复刻napari图像查看器的图像处理效果，但始终无法实现HSV范围的重新缩放。

输入图像 #

第一段尝试代码 #

import os, glob
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, exposure
from natsort import natsorted
import numpy as np
image1 = cv2.imread('Garfield.tiff')
image2 = exposure.rescale_intensity (image1, in_range=(100, 230))
image3 = np.zeros(image2.shape, image2.dtype)
#alpha = 1.5 # Simple contrast control
#beta = 0    # Simple brightness control
for y in range(image2.shape[0]):
    for x in range(image2.shape[1]):
        for c in range(image2.shape[2]):
            image3[y,x,c] = np.clip(2 * image2[y,x,c], 0, 255)
image4 = cv2.applyColorMap(image3, cv2.COLORMAP_HSV)
cv2.imwrite("New_Garfield.tiff", image4)

第一段代码输出图像 #

napari目标效果 #

napari的对比度限制规则：

• 对比度限制为二元组，第二个值大于第一个
• 较小的限制值对应颜色映射中0定义的颜色，所有小于该值的图像数据都会被映射到该颜色
• 较大的限制值对应颜色映射中1定义的颜色，所有大于该值的图像数据都会被映射到该颜色

第二段尝试代码 #

import cv2
import numpy as np

image1 = cv2.imread('Garfield.png')
for y in range(image1.shape[0]):
    for x in range(image1.shape[1]):
        for c in range(image1.shape[2]):
            image1[y,x,c] = np.clip(2*image1[y,x,c], 0, 255)

OldMax = 255
OldMin = 75
NewMax = 180
NewMin = 0
OldRange = (OldMax - OldMin)  
NewRange = (NewMax - NewMin)

for x in range (image1.shape[0]):
    for y in range(image1.shape[1]):
        for c in range(image1.shape[2]): 
            b = image1[:,:,0]
            g = image1[:,:,1]
            r = image1[:,:,2]
            h = (((g - OldMin) * NewRange) / OldRange) + NewMin
            c = (h, 255, 255)

image2 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_HSV2BGR)

cv2.imwrite("Adjusted_Garfield.tiff", image2)

第二段代码输出图像 #

希望能得到帮助，实现HSV颜色映射的范围重新缩放。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stone Gold