OpenCV学习笔记（4）：颜色通道的分离与合并

OpenCV学习笔记（4）：颜色通道的分离与合并

实现图像的分割与融合

重要API：cv2.split()和cv2.merge()

import cv2
import numpy as np


# 图像的分割与融合
def spilt_merge():
    img = np.zeros((200, 200, 3), np.uint8)

    # 分割通道
    b, g, r = cv2.split(img)  # 区别于numpy的split
    # 这里拆出来的b, g, r数组是一维的

    b[10:100, 10:100] = 255		# 区别于上节直接改的[0, 0, 255]
    g[10:100, 10:100] = 255

    # 合并通道g
    img2 = cv2.merge((b, g, r))
    cv2.imshow('img', np.hstack((b,  g)))
    cv2.imshow('img2', np.hstack((img, img2)))

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


spilt_merge()

结果：在img窗口上仅显示b和g数组，因为是一维的，所以显示的黑白
而将b和g都是255时合并后，便出现img2窗口的颜色，可以在OpenCV学习笔记（1）：图像和视频的加载和显示中的07 TrackBar拖动控件的使用，利用TrackBar空间验证颜色的合成


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