1、图像通道分离有两种方法，一个是使用OpenCV自带的split 函数，还有一个是使用Numpy数组来分离通道.

使用OpenCV 自带 split函数

<code>#!/usr/bin/env python    
# encoding: utf-8    
  
import cv2    
import numpy as np    
  
img = cv2.imread("mini.jpg")  
b,g,r = cv2.split(img)  
cv2.imshow("Blue",r)  
cv2.imshow("Red",g)  
cv2.imshow("Green",b)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  
  
# 也可以单独返回其中一个通道  
b = cv2.split(img)[0]  # B通道  
g = cv2.split(img)[1]  # G通道  
r = cv2.split(img)[2]  # R通道  /<code>

使用Numpy 数组分离图像通道

<code>#!/usr/bin/env python    
# encoding: utf-8    
  
import cv2    
import numpy as np    
  
#使用Numpy 数组来实现图像通道分离  
img = cv2.imread("mini.jpg")  
# 创建3个跟图像一样大小的矩阵，数值全部为0  
b = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)  
g = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)  
r = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)  
  
#复制图像通道里的数据  
b[:,:] = img[:,:,0]  # 复制 b 通道的数据  
g[:,:] = img[:,:,1]  # 复制 g 通道的数据  
r[:,:] = img[:,:,2]  # 复制 r 通道的数据  
  
cv2.imshow("Blue",b)  
cv2.imshow("Red",r)  
cv2.imshow("Green",g)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  /<code>

2、通道合并通道合并也有两种方法。

一种是使用OpenCV自带的 merge 函数

<code>merged = cv2.merge([b,g,r]) #前面分离出来的三个通道  /<code>

使用Numpy 方法

<code>mergedByNp = np.dstack([b,g,r])  /<code>

閱讀更多 AITech 的文章

關鍵字: 分离 通道 图像