openCV(色彩通道的分离与合并)

(原创)

本篇来看一下opencv的两个函数 通道cv2.split 和 通道cv2.merge

操作像素

直接操作像素来分离通道得到单通道的灰度图

首先了解一下python中获取的图片信息 : 一张图片由[h*w]个像素构成，每个像素点有组成其颜色的参数，事实上就是BGR三通道的分量值 。

#coding=utf-8

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("D:\图片\Saved Pictures\qianxun.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)

#直接获取图片中通道的值
b = img[:,:,0]
g = img[:,:,1]
r = img[:,:,2]

cv2.imshow("blue",b)
cv2.imshow("green",g)
cv2.imshow("red",r)
cv2.waitKey(0)

函数实现

通道拆分 cv2.split

• cv2.split(image) 将图片拆分成 B G R 三个通道(顺序就是为BGR)
  返回一个单通道的数组 (色彩图片是由三个数组构成，就是BGR三个通道的数组)

#coding=utf-8

# 导入库
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("D:\图片\Saved Pictures\qianxun.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)

#通道分离
b,g,r = cv2.split(img)

cv2.imshow("Original",img)
cv2.imshow("Red", r)
cv2.imshow("Green", g)
cv2.imshow("Blue", b)
cv2.waitKey(0)

输出效果 为黑白灰度的单通道图片

cv2.split 函数分离得到各个通道的灰度值(单通道图像)

通道合并cv2.merge

• cv2.merge 将表颜色的数组合成构成图片， 参数为 [B,G,R]

若想得到色彩分离的图片(例如:红通道就变成只有红色合成的图片) ，实际上是在多通道下其他通道的分量值变为0。可以通过通道合并再将通道分量值取0。

#coding=utf-8

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("D:\图片\Saved Pictures\qianxun.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)

#通道分离
b,g,r = cv2.split(img)

cv2.imshow("Original",img)
cv2.imshow("Red", r)
cv2.imshow("Green", g)
cv2.imshow("Blue", b)
cv2.waitKey(0)

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

cv2 中不支持直接创建图片， 要依靠 np里面的初始化函数来生成一个图片数据组 ， 其初始化的数值为 0 。

效果如下

不同灰度图下的图片