Python笔记——python OpenCV 图像通道分离和合并

图像通道分离

有两种方法，一个是使用OpenCV自带的split 函数，还有一个是使用Numpy数组来分离通道.

使用OpenCV 自带 split函数

 #!/usr/bin/env python
 # encoding: utf-8

 import cv2
 import numpy as np

 img = cv2.imread("mini.jpg")
 b,g,r = cv2.split(img)
 cv2.imshow("Blue",r)
 cv2.imshow("Red",g)
 cv2.imshow("Green",b)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

 # 也可以单独返回其中一个通道
 b = cv2.split(img)[0]  # B通道
 g = cv2.split(img)[1]  # G通道
 r = cv2.split(img)[2]  # R通道

使用Numpy 数组分离图像通道

 #!/usr/bin/env python
 # encoding: utf-8

 import cv2
 import numpy as np

 #使用Numpy 数组来实现图像通道分离
 img = cv2.imread("mini.jpg")
 # 创建3个跟图像一样大小的矩阵，数值全部为0
 b = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)
 g = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)
 r = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)

 #复制图像通道里的数据
 b[:,:] = img[:,:,0]  # 复制 b 通道的数据
 g[:,:] = img[:,:,1]  # 复制 g 通道的数据
 r[:,:] = img[:,:,2]  # 复制 r 通道的数据

 cv2.imshow("Blue",b)
 cv2.imshow("Red",r)
 cv2.imshow("Green",g)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

通道合并

通道合并也有两种方法。一种是使用OpenCV自带的 merge 函数

 merged = cv2.merge([b,g,r]) #前面分离出来的三个通道

使用Numpy 方法

 mergedByNp = np.dstack([b,g,r])

问题： 网上看到说用Numpy 合并组合的方式与OpenCV自带的不一样，所以的结果不能在OpenCV 其它函数中使用。使用 OpenCV 自带的 merge 函数。

我的测试结果是它们的合并结果是一致的。

测试代码如下：

 merged = cv2.merge([b,g,r])
 print "Merge by OpenCV"
 print merged.strides

 '''''
 merge by OpenCV
 (1890, 3, 1)
 '''

 mergedByNp = np.dstack([b,g,r])
 print "Merge by NumPy "
 print mergedByNp.strides

 '''''
 merge by Numpy
 (1890, 3, 1)
 '''