快捷導(dǎo)航

OpenCV中圖像通道操作的深入講解

更新時間：2021年10月14日 09:13:52 作者：半壕春水

圖像處理管道是一組按預(yù)定義順序執(zhí)行的任務(wù),用于將圖像轉(zhuǎn)換為所需的結(jié)果或提取一些有趣的特征,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于OpenCV中圖像通道操作的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

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