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python3+opencv 图像通道的分离(split()函数)和合并(merge()函数)
阅读量:333 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1644 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

原图:

(一)cv2.split()函数d使用

图像颜色通道的分离:

import numpy as np;import cv2;             #导入opencv模块image=cv2.imread("/home/zje/Pictures/lena.jpeg");#读取要处理的图片B,G,R = cv2.split(image);                       #分离出图片的B,R,G颜色通道cv2.imshow("RED",R);                            #显示三通道的值都为R值时d图片cv2.imshow("GREEN",G);                          #显示三通道的值都为G值时d图片cv2.imshow("BLUE",B);                           #显示三通道的值都为B值时d图片cv2.waitKey(0);                                 #不让程序突然结束

执行上述程序后。得到三张不同d灰度图:

为什么得到的是三张不同d灰度图呢?不是已经分离出R,G,B通道了吗?应该是分别是红色图,绿色图,蓝色图才对阿。

原因是:当调用 imshow(R)时,是把图像的R,G,B三个通道的值都变为R的值,所以图像的颜色三通道值为(R,R,R)

同理 imshow(G)和imshow(B)所显示d图像的颜色通道也依次为(G,G,G)和(B,B,B)。

而 当三个通道d值相同时,则为灰度图。

下面将使用merge()函数将某一颜色通道(如R)与零矩阵合并,形成(R,0,0)从而显示只有红色通道的图

(二)merge()函数的使用:

import numpy as np;import cv2;             #导入opencv模块image=cv2.imread("/home/zje/Pictures/lena.jpeg");#读取要处理的图片B,G,R = cv2.split(image);                       #分离出图片的B,R,G颜色通道zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8");#创建与image相同大小的零矩阵cv2.imshow("BLUE",cv2.merge([B,zeros,zeros]));#显示 (B,0,0)图像cv2.imshow("GREEN",cv2.merge([zeros,G,zeros]));#显示(0,G,0)图像cv2.imshow("RED",cv2.merge([zeros,zeros,R]));#显示(0,0,R)图像cv2.waitKey(0);
运行结果会分别显示三张图:

蓝色通道图:

绿色通道图:

红色通道图:

有人可能会问,不是R,G,B吗,为什么B通道反而放在图像的第一位,如(B,0,0)?

因为opencv中,就是调过来d,图像的第一通道是B,第二通道是G,最后是R。

我们最后尝试把 分离出来的R,G,B通道的值重新合并在一起,看是否能获得原图:

import numpy as np;import cv2;             #导入opencv模块image=cv2.imread("/home/zje/Pictures/lena.jpeg");#读取要处理的图片B,G,R = cv2.split(image);                       #分离出图片的B,R,G颜色通道zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8");#创建与image相同大小的零矩阵cv2.imshow("MERGE",cv2.merge([B,G,R]));cv2.waitKey(0);~
运行效果:

结果获得原图。

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