グレースケール画像に疑似的な色を付けることを疑似カラーと言います。
以下のようなデータがあった場合に、視覚的に分かりやすい表現が出来ます
　・深度センサー（KinectやRealSenseやXtion等のDepthカメラ)
　・サーモグラフィー
　・照明ムラ
　　など

OpenCVに疑似カラーを付けるAPI（applyColorMap()）があったため、本投稿にメモ。

動画は以下。
https://www.youtube.com/watch?v=iOeULBjR7Jk

ソースコードは以下。
本来ならサーモグラフィー等の画像を取り込みたいところですが、
Webカメラしかなかったので、グレースケール画像を取り込んで疑似カラーを付けてます。
色々なパターンがあるため、N押下で切り替えれるようにサンプルを作成。


# !/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import cv2
import copy

colormap_table_count = 0
colormap_table = [
    ['COLORMAP_AUTUMN',  cv2.COLORMAP_AUTUMN ],
    ['COLORMAP_JET',     cv2.COLORMAP_JET    ],
    ['COLORMAP_WINTER',  cv2.COLORMAP_WINTER ],
    ['COLORMAP_RAINBOW', cv2.COLORMAP_RAINBOW],
    ['COLORMAP_OCEAN',   cv2.COLORMAP_OCEAN  ],
    ['COLORMAP_SUMMER',  cv2.COLORMAP_SUMMER ],
    ['COLORMAP_SPRING',  cv2.COLORMAP_SPRING ],
    ['COLORMAP_COOL',    cv2.COLORMAP_COOL   ],
    ['COLORMAP_HSV',     cv2.COLORMAP_HSV    ],
    ['COLORMAP_PINK',    cv2.COLORMAP_PINK   ],
    ['COLORMAP_HOT',     cv2.COLORMAP_HOT    ]
]

video_input = cv2.VideoCapture(0)

while(1):
    ret, frame = video_input.read()

    # グレースケール化
    grayscale_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 疑似カラーを付与
    apply_color_map_image = cv2.applyColorMap(grayscale_image, colormap_table[colormap_table_count % len(colormap_table)][1])

    cv2.putText(apply_color_map_image, colormap_table[colormap_table_count % len(colormap_table)][0], (20, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0,0,0),2);
    cv2.imshow('apply_color_map_image',apply_color_map_image)

    k = cv2.waitKey(50) & 0xff
    if k == 110: # N
        colormap_table_count = colormap_table_count + 1
    if k == 27:  # ESC
        break

video_input.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上。