split(srcImage, channels);//分离色彩通道 imageBlueChannel = channels.at(0); addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0, logoImage, 0.5, 0, imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows))); merge(channels, srcImage);//合并色彩通道...
split(srcImage, channels);//分离色彩通道 imageBlueChannel = channels.at(0); imageGreedChannel = channels.at(1); imageRedChannel = channels.at(2); //将三个独立的单通道重新合并成一个三通道 merge(channels, srcImage);///split和merge之后保持不变 imshow("原图", srcImage); imshow("R分量图"...
merge(channels,srcImage4); namedWindow("sample"); imshow("sample",srcImage); 将一个多通道数组分离成几个单通道数组的split()函数的内容大概就是这些了,下面我们来看一下和他亲如手足或者说是他的死对头——merge()函数。 <2>merge函数详解 merge()函数的功能是split()函数的逆向操作,将多个数组组合合并...
int n = image.channels();//n=3 int nRGBA = imageRGBA.channels();//nRGBA = 4 int nRGB555 = imageRGB555.channels();//nRGB555 = 2 //显示GRAY、RGB和RGBA图像 imshow("image",image); imshow("imageGRAY",imageGRAY); imshow("imageRGBA",imageRGBA); //imshow("imageRGB555",imageRGB555);...
2 载入一张多通道图像，如3.bmpg_srcImage = imread(".\\sourcePicture\\3.bmp");3 把原图划分多个通道，各通道保存在g_srcImageChannels中【注：原图具有三个通道】可以通过g_srcImage.channels();查看split(g_srcImage, g_srcImageChannels);4 显示第一个通道imshow("第一个通道", g_srcImageChannels....
path="C:\\Users\\27914\\Desktop\\images\\test2.jpg"image=cv.imread(path)channels=cv.split(image)channels[0][:,:],channels[1][:,:],channels[2][:,:]=channels[0][:,:]/2,channels[1][:,:]/2,channels[2][:,:]/2result=cv.merge(channels)mix=np.zeros_like(image)cv.mixChannels(...
OpenCV 使用的图像格式是 BGR(蓝、绿、红),而不是常见的 RGB 格式。因此,当你使用 cv2.split() 拆分通道时,得到的通道顺序将是 B、G、R,而不是 R、G、B。 BGR 彩色图像的数据形状为 (width, height, channels=3),返回的 B/G/R 通道的数据形状为 (width, height),不能按照 BGR 彩色图像直接显示。
其中print(image.shape[:2])取出的就是该照片的长宽(459, 571)。 代码语言:javascript 复制 #导入opencv模块importnumpyasnpimportcv2 image=cv2.imread("split.jpg")#读取要处理的图片 cv2.imshow("src",image)cv2.waitKey(0)B,G,R=cv2.split(image)#分离出图片的B,R,G颜色通道 ...
image.png 2.Pillow进行图像通道的拆分和合并 代码示例 import random import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image '''使用PIL 进行图像通道变换''' def change_channels(img): '''改变图像通道数''' # 读取原来图像的通道 r,g,b = img.split() channel_list = [r,g,b] # 随机打乱顺序后...
#include <iostream> using namespace std; #include "opencv.hpp" using namespace cv; int main() { vector<Mat> channels; //通道数组 Mat srcImage = imread("1.jpg"); //载入图像 split(srcImage, channels); //分离通道 Mat blueImage = channels.at(0); //蓝色通道 Mat greenImage = channels...