OpenCV中图像通道操作的深入讲解
目录
1.基本介绍
2.通道拆分
2.1通过索引拆分
2.2通过函数拆分
3.通道合并
总结
1.基本介绍在OpenCV中，图像通道是按照 B 通道→G 通道→R 通道的顺序存储的。在图像处理过程中，可以根据需要对通道进行拆分和合并。
2.通道拆分对于RGB图像，可以索引的方式或者函数的方式分别拆分出其RGB通道。
b = img[ : , : , 0 ]
g = img[ : , : , 1 ]
r = img[ : , : , 2 ]
2.1通过索引拆分
import cv2
lena=cv2.imread("lena_color.jpg")
cv2.imshow("lena彩色原图",lena)
b=lena[:,:,0] # 获取图像的B通道
g=lena[:,:,1] # 获取图像的G通道
r=lena[:,:,2] # 获取图像的R通道
cv2.imshow("B通道",b)
cv2.imshow("G通道",g)
cv2.imshow("R通道",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
函数 cv2.split() 能够拆分彩色图像的通道。
语句b,g,r=cv2.split(img)可以获得彩色图像的B 通道图像 b、G 通道图像 g 和 R 通道图像 r。与下面语句是等价的
b=cv2.split(a)[0]
g=cv2.split(a)[1]
r=cv2.split(a)[2]
如下程序的运行结果与通过索引拆分是一样的
import cv2
lena=cv2.imread("lena_color.jpg")
cv2.imshow("lena彩色原图",lena)
b,g,r=cv2.split(lena)
cv2.imshow("B通道",b)
cv2.imshow("G通道",g)
cv2.imshow("R通道",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
3.通道合并
通道合并是通道拆分的逆过程，可以通过合并通道将三个通道的灰度图像合成一幅彩色图像。函数 cv2.merge()可以实现图像通道的合并，例如有 B 通道图像 b、G 通道图像 g 和 R 通道图像 r，使用函数 cv2.merge()可以将这三个通道合并为一幅 BGR 的三通道彩色图像。实现的语句为：bgr=cv2.merge([b,g,r])
import cv2
lena=cv2.imread("lena_color.jpg")
b,g,r=cv2.split(lena) # 对lena彩色原图进行通道拆分
bgr=cv2.merge([b,g,r]) # 对通道按照BGR的顺序合并生成图像bgr
brg=cv2.merge([b,r,g]) # 对通道按照BRG的顺序合并生成图像brg
rgb=cv2.merge([r,g,b]) # 对通道按照RGB的顺序合并生成图像rgb
cv2.imshow("bgr",bgr)
cv2.imshow("brg",brg)
cv2.imshow("rgb",rgb)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
从输出结果可以知道：改变通道顺序后，图像显示效果会发生变化
到此这篇关于OpenCV中图像通道操作的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像通道操作内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网！
