OpenCV中圖像通道操作的深入講解
1.基本介紹
在OpenCV中,圖像通道是按照 B 通道→G 通道→R 通道的順序存儲的。在圖像處理過程中,可以根據(jù)需要對通道進(jìn)行拆分和合并。
2.通道拆分
對于RGB圖像,可以索引的方式或者函數(shù)的方式分別拆分出其RGB通道。
b = img[ : , : , 0 ] g = img[ : , : , 1 ] r = img[ : , : , 2 ]
2.1通過索引拆分
import cv2 lena=cv2.imread("lena_color.jpg") cv2.imshow("lena彩色原圖",lena) b=lena[:,:,0] # 獲取圖像的B通道 g=lena[:,:,1] # 獲取圖像的G通道 r=lena[:,:,2] # 獲取圖像的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()
2.2通過函數(shù)拆分
函數(shù) cv2.split()
能夠拆分彩色圖像的通道。
語句b,g,r=cv2.split(img)
可以獲得彩色圖像的B 通道圖像 b、G 通道圖像 g 和 R 通道圖像 r。與下面語句是等價的
b=cv2.split(a)[0] g=cv2.split(a)[1] r=cv2.split(a)[2]
如下程序的運行結(jié)果與通過索引拆分是一樣的
import cv2 lena=cv2.imread("lena_color.jpg") cv2.imshow("lena彩色原圖",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過程,可以通過合并通道將三個通道的灰度圖像合成一幅彩色圖像。函數(shù) cv2.merge()
可以實現(xiàn)圖像通道的合并,例如有 B 通道圖像 b、G 通道圖像 g 和 R 通道圖像 r,使用函數(shù) cv2.merge()
可以將這三個通道合并為一幅 BGR 的三通道彩色圖像。實現(xiàn)的語句為:bgr=cv2.merge([b,g,r])
import cv2 lena=cv2.imread("lena_color.jpg") b,g,r=cv2.split(lena) # 對lena彩色原圖進(jìn)行通道拆分 bgr=cv2.merge([b,g,r]) # 對通道按照BGR的順序合并生成圖像bgr brg=cv2.merge([b,r,g]) # 對通道按照BRG的順序合并生成圖像brg rgb=cv2.merge([r,g,b]) # 對通道按照RGB的順序合并生成圖像rgb cv2.imshow("bgr",bgr) cv2.imshow("brg",brg) cv2.imshow("rgb",rgb) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
從輸出結(jié)果可以知道:改變通道順序后,圖像顯示效果會發(fā)生變化
總結(jié)
到此這篇關(guān)于OpenCV中圖像通道操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV圖像通道操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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