OpenCV-Python学习教程.3

云深无际

发布于 2021-04-14 10:41:33

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发布于 2021-04-14 10:41:33

文章被收录于专栏：云深之无迹

对于CV2的库来说，一个彩色的照片通道的排序是，返回的图像格式的通道并不是按R、G、B排列的，而是按B、G、R顺序排列的。

b,g,r=cv2.split(image)
image=cv2.merge([r,g,b])

这里我写一个通道变换正常的代码。

# 导入库
import numpy as np
import argparse
import cv2
# 构造参数解析器
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")
args = vars(ap.parse_args())
 
# 加载图像
image = cv2.imread(args["image"])

# 通道分离，注意顺序BGR不是RGB
(B, G, R) = cv2.split(image)
 
# 显示各个分离出的通道
cv2.imshow("Red", R)
cv2.imshow("Green", G)
cv2.imshow("Blue", B)
cv2.waitKey(0)

这个代码执行后会得到三幅通道分离的照片。

# 导入库
import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('./img/111.jpg')

(B, G, R) = cv2.split(image)

# 显示各个分离出的通道
print(R.shape)
print(G.shape)
print(B.shape)
# cv2.waitKey(0)

# 导入库
import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('./img/111.jpg')

(B, G, R) = cv2.split(image)
# cv2.imshow("Red", R)
# cv2.imshow("Green", G)
# cv2.imshow("Blue", B)
# cv2.waitKey(0)
# 显示各个分离出的通道
print(image.shape)
print(R.shape)
print(G.shape)
print(B.shape)
# cv2.waitKey(0)

# 导入库
import numpy as np
import cv2
zeros = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
image = cv2.imread('./img/111.jpg')

(B, G, R) = cv2.split(image)
# cv2.imshow("Red", R)
# cv2.imshow("Green", G)
# cv2.imshow("Blue", B)
# cv2.waitKey(0)
# 显示各个分离出的通道
print(image.shape)
print(R.shape)
print(G.shape)
print(B.shape)


# 生成一个值为0的单通道数组


# 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.waitKey(0)

# 生成一个值为0的单通道数组
zeros = np.zeros(image.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)

结论是：

cv2.split函数分离得到各个通道的灰度值(单通道图像)。cv2.merge函数是合并单通道成多通道（不能合并多个多通道图像）。

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原始发表：2021-04-02，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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