title: openCV(色彩通道的分离与合并)
author: BbiHH
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(原创)
本篇来看一下opencv的两个函数 通道cv2.split 和 通道cv2.merge
直接操作像素来分离通道得到单通道的灰度图
首先了解一下python中获取的图片信息 : 一张图片由[h*w]个像素构成,每个像素点有组成其颜色的参数,事实上就是BGR三通道的分量值 。
#coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("D:\图片\Saved Pictures\qianxun.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)
#直接获取图片中通道的值
b = img[:,:,0]
g = img[:,:,1]
r = img[:,:,2]
cv2.imshow("blue",b)
cv2.imshow("green",g)
cv2.imshow("red",r)
cv2.waitKey(0)
#coding=utf-8
# 导入库
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("D:\图片\Saved Pictures\qianxun.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)
#通道分离
b,g,r = cv2.split(img)
cv2.imshow("Original",img)
cv2.imshow("Red", r)
cv2.imshow("Green", g)
cv2.imshow("Blue", b)
cv2.waitKey(0)
输出效果 为黑白灰度的单通道图片
cv2.split 函数分离得到各个通道的灰度值(单通道图像)
若想得到色彩分离的图片(例如:红通道就变成只有红色合成的图片) ,实际上是在多通道下其他通道的分量值变为0。可以通过通道合并再将通道分量值取0。
#coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("D:\图片\Saved Pictures\qianxun.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)
#通道分离
b,g,r = cv2.split(img)
cv2.imshow("Original",img)
cv2.imshow("Red", r)
cv2.imshow("Green", g)
cv2.imshow("Blue", b)
cv2.waitKey(0)
# 生成一个值为0的单通道数组
zeros = np.zeros(img.shape[:2], dtype = "uint8")
# 分别扩展B、G、R成为三通道。另外两个通道用上面的值为0的数组填充
cv2.imshow("blue", cv2.merge([b, zeros, zeros]))
cv2.imshow("green", cv2.merge([zeros, g, zeros]))
cv2.imshow("red", cv2.merge([zeros, zeros, r]))
cv2.waitKey(0)
cv2 中不支持直接创建图片, 要依靠 np里面的初始化函数来生成一个图片数据组 , 其初始化的数值为 0 。
效果如下
不同灰度图下的图片