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(chǔ)的。在圖像處理過程中，可以根據(jù)需要對(duì)通道進(jìn)行拆分和合并。

2.通道拆分

對(duì)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(yǔ)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(yǔ)句是等價(jià)的

b=cv2.split(a)[0]
g=cv2.split(a)[1]
r=cv2.split(a)[2]

如下程序的運(yùn)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(gè)通道的灰度圖像合成一幅彩色圖像。函數(shù) cv2.merge()可以實(shí)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(gè)通道合并為一幅 BGR 的三通道彩色圖像。實(shí)現(xiàn)的語(yǔ)句為：bgr=cv2.merge([b,g,r])

import cv2
lena=cv2.imread("lena_color.jpg")
b,g,r=cv2.split(lena)  # 對(duì)lena彩色原圖進(jìn)行通道拆分
bgr=cv2.merge([b,g,r]) # 對(duì)通道按照BGR的順序合并生成圖像bgr
brg=cv2.merge([b,r,g]) # 對(duì)通道按照BRG的順序合并生成圖像brg
rgb=cv2.merge([r,g,b]) # 對(duì)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(huì)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(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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