用split函数将RGB图像三个通道分离,并存放到mv中,其中mv[0],mv[1],mv[2] 分别代表BGR的数据,此时分离成功,若要显示单个通道中的颜色(比如显示B通道的颜色),不能直接imshow(因为mv[0]此时是单通道,单通道显示为灰度图像),要将它转换成三通道在显示。方法:将G通道和R通道的数据清零,再将三个通道通过merge函数...
第二个参数,count。当mv为一个空白的C数组时,代表输入矩阵的个数,这个参数显然必须大于1 第三个参数,dst。即输出矩阵,和mv[0]拥有一样的尺寸和深度,并且通洞数量是矩阵阵列中的通道的总数。 颜色通道的分离、合并代码示例 #include <opencv2/opencv.hpp> //#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //#inclu...
opencv-logo.png运行结果: 2、索引方式通道分离 另外一种方法是利用numpy数组的切片或索引操作,比如用img[:,:,0]分离出0通道或b通道,img[:,:,1]对应g通道,img[:,:,2]对应r通道,如果有img[:,:,3]则对应alpha通道。 if img.shape[2]==3:#如果是3通道,分离出3个图像实例 b= img[:,:,0] g = ...
cv.imshow("input image", src) b, g, r= cv.split(src)#通道分离cv.imshow("blue", b) cv.imshow("green", g) cv.imshow("red", r) src1=src src1= cv.merge([b, g, r])#把三个通道合并起来src1[:, :, 2] = 0#把三通道改为0cv.imshow("change image", src1) cv.split可以把...
彩色图像:opencv里img[0,2]表示第0行第2列上B、G、R三个通道的像素值,img[0,2,2]表示第0行第2列上第2个通道R的像素值。 注1:可以使用二层或三层循环嵌套,对某区域内像素值整体修改,如: for i in range(0,50): #i表示像素的行数 for j in range(0,100): #j表示像素的行数 ...
注意,如果是合并[r,g,b]三通道,则显示如下所示,因OpenCV是按照BGR进行读取的。 b, g, r = cv2.split(img) m = cv2.merge([r, g, b]) cv2.imshow(“Merge”, m) 同时,可以提取图像的不同颜色,提取B颜色通道,G、B通道设置为0,则显示蓝色。代码如下所示: ...
学会使用【通道阀值】函数cv.inRange。 2. cv.split() 函数解释 2.1 函数使用 代码语言:javascript 复制 cv.split(src,mvbegin) 2.2 参数说明 OpenCV的BGR色彩空间(Blue、Green、Red,蓝、绿、红),其中0表示引用取出的是蓝色分量,1表示引用取出的是绿色分量,2表示引用取出的是红色分量。
引入opencv 引入numpy 读取图片 将RGB图像分解为R,G,B三个单通道的矩阵 调用API完成灰度图像的直方图均衡化 将R,G,B三个单通道合并为一个RGB三通道图像矩阵 显示处理后的图像 暂停 引入opencv 引入numpy 读取图片 将图像转化为YUV图像 将YUV图像分解为Y,U,V三个单通道的矩阵 ...
对直方图均衡化主要使用opencv提供的一个equalizeHist方法。 importcv2 importnumpyasnp img = cv2.imread("linuxidc.com.jpg",1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("linuxidc", gray) dst = cv2.equalizeHist(gray) cv2.imshow("linuxidc.com", dst) ...
对直方图均衡化主要使用opencv提供的一个equalizeHist()方法. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("image0.jpg", 1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("src", gray) dst = cv2.equalizeHist(gray) cv2.imshow("dst", dst) ...