【OpenCV学习】Mat数据结构与图像通道的分割与融合

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专栏文章直链：
【OpenCV学习】OpenCV的色彩空间
【OpenCV学习】初识OpenCV其二
【OpenCV学习】初识OpenCV

mat数据结构

这些了解了解即可，不用太在意。

C++字段	说明	Python中ndarray字段
dims	维度	ndim
rows	行数	shape[0]
cols	列数	shape[1]
depth	像素的位深	dtype字母后的数字
channels	通道数	shape[2]
size	矩阵大小	size
type	dep + dt + chs CV_8UC3	dtype
data	存放数据	data

ndarray 的字段展示：

from cv2 import cv2
img = cv2.imread('./cat.jpeg')
print(img.ndim)
print(img.shape)
print(img.dtype)
print(img.size)
print(img.data)

再看一下图片属性：

完美配对，然后一般的图片又是RGB图片，读出来是BGR，是三通道图片，矩阵大小就是 821 * 617 * 3 = 1519671 ，基本上所有的 Mat 数据结构都有了。

图像通道的分割与融合

from cv2 import cv2
import numpy as np
img = np.zeros((200, 200, 3), np.uint8)
# 分割通道
b, g, r = cv2.split(img)
b[10: 100, 10: 100] = 255
g[10: 100, 10: 100] = 255
# 合并通道
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()

会产生两组对比：第一组是蓝、绿通道的对比，第二组是原图和通道处理后的图片。
当中没有分割线，但很明显这是两个图片在一块，在单通道内，只能看到黑白灰的颜色，但通道合并后，就能看到更改颜色产生的效果：

小说一下

今天是520节日哈，少点学习，多点女朋友~