一、通道拆分 二、通道合并 一、通道拆分 就是把一幅图像拆分成BGR三个通道。有两种方式，拆分效果相同。 方式一： b = image[:, :, 0] #得到0通道。就是一个二维数组。也就是一个灰度图像。【例1】 g = image[:, :, 1] r = image[:, :, 2] 方式二：使用split()函数 b,g,r = cv2.split(image) #一次得到三个通道。【例2】 b = cv2.split(image)[0] #每次只得到一个通道。【例3】 例1： '''
通道拆分
''' import cv2 image = cv2.imread("image\\lenacolor.png")
b = image[:,:,0]
g = image[:,:,1]
r = image[:,:,2]
cv2.imshow("lena",image)
cv2.imshow("b",b)
cv2.imshow("g",g)
cv2.imshow("r",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows() |
结果： 
例2： '''
通道拆分
''' import cv2 image = cv2.imread("image\\lenacolor.png")
b,g,r = cv2.split(image) #拆分
cv2.imshow("lena",image)
cv2.imshow("b",b)
cv2.imshow("g",g)
cv2.imshow("r",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows() |
结果： 
例3： '''
通道拆分
''' import cv2 image = cv2.imread("image\\lenacolor.png")
b = cv2.split(image)[0] #得到第0个通道。
cv2.imshow("lena",image)
cv2.imshow("b",b) cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows() |
结果： 
二、通道合并 把三个通道合并到一起，得到彩色图像。 cv2.merge([b,g,r]) #合并。要注意顺序。【例1】【例2】 例1： '''
通道合并
''' import cv2 image = cv2.imread("image\\lenacolor.png")
b,g,r = cv2.split(image) #拆分。
result = cv2.merge([b,g,r]) #注意顺序是bgr，不是rgb
result2 = cv2.merge([r,g,b]) #错误的顺序。
cv2.imshow("lena",image)
cv2.imshow("result",result)
cv2.imshow("result2",result2) cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows() |
结果： 
例2：自己生成两个通道，然后合并 '''
通道合并
''' import cv2
import numpy as np image = cv2.imread("image\\lenacolor.png")
rows,cols,chn = image.shape
b = np.zeros((rows, cols), image.dtype) #生成rows行，cols列的全零矩阵。数据类型是image.dtype。作为b通道。
g = np.zeros((rows, cols), image.dtype) #生成g通道。
r = cv2.split(image)[2] result = cv2.merge([b,g,r]) #注意顺序是bgr，不是rgb cv2.imshow("lena",image)
cv2.imshow("result",result) cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows() |
结果： 
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