网站建设服务那家好,重庆网站建设去迅法网,延吉网站建设彩票,十堰网络推广平台split函数用于图像BGR通道的分离
merge函数用于可将分开的图像通道合并到一起
1.split函数的使用 这是原图#xff0c;我们使用split函数对其三个通道进行分离。
注意#xff1a;split函数分离通道的顺序是B、G、R。
以下方法是将三个通道的值都设置为与某一个通道相同。…split函数用于图像BGR通道的分离
merge函数用于可将分开的图像通道合并到一起
1.split函数的使用 这是原图我们使用split函数对其三个通道进行分离。
注意split函数分离通道的顺序是B、G、R。
以下方法是将三个通道的值都设置为与某一个通道相同。
import numpy as np
import cv2 # 导入opencv模块image cv2.imread(test.jpg) # 读取要处理的图片
B, G, R cv2.split(image) # 分离出图片的BRG颜色通道
cv2.imshow(RED COMPONENT FOR ALL THREE CHANNELS, R) # 显示三通道的值都为R值时的图片
cv2.imshow(GREEN COMPONENT FOR ALL THREE CHANNELS, G) # 显示三通道的值都为G值时的图片
cv2.imshow(BLUE COMPONENT FOR ALL THREE CHANNELS, B) # 显示三通道的值都为B值时的图片
cv2.waitKey(0)
B通道 G通道 R通道 如果图中某一颜色较强这种方法可以用于区分出图中B、G、R三原色的强弱。
如果想提取单一通道其他通道值设为0使用以下代码
import numpy as np
import cv2 # 导入opencv模块image cv2.imread(test.jpg) # 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], dtypeuint8) # 创建与image相同大小的零矩阵
cv2.imshow(DISPLAY BLUE COMPONENT, cv2.merge([B, zeros, zeros])) # 显示(B,0,0)图像
cv2.imshow(DISPLAY GREEN COMPONENT, cv2.merge([zeros, G, zeros])) # 显示(0,G,0)图像
cv2.imshow(DISPLAY RED COMPONENT, cv2.merge([zeros, zeros, R])) # 显示(0,0,R)图像
cv2.waitKey(0)
代码中使用了image.shape[:2]理解image.shape[:2]可参考下文。理解image.shape[:2]与image.shape[:3]https://blog.csdn.net/Mr_LanGX/article/details/120275615
例h,w img.shape[:2] 获取彩色图片的高、宽并且赋值给h和w如果是h,w,v img.shape[:3] 获取彩色图片的高、宽、通道并赋值给h w v
运行代码
B通道 G通道 R通道 2.merge函数的使用
merge函数将三个分离的通道合并。
import numpy as np
import cv2 # 导入opencv模块image cv2.imread(test.jpg) # 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(MERGE RED,GREEN AND BLUE CHANNELS, cv2.merge([B, G, R])) # 显示(B,G,R)图像
cv2.waitKey(0)
显示图像与原图相同。
