一张彩色图像通常由红色、绿色和蓝色三种颜色通道组成。我们可以使用OpenCV库提供的split()函数来将图像分割成各个通道。以下是查看图像通道的示例代码: importcv2 image=cv2.imread('image.jpg')channels=cv2.split(image)print(f"图像的通道数为:{len(channels)}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这段代码将打印出图...
步骤1: 读取图像 importcv2# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg') 1. 2. 3. 4. 步骤2: 获取图像通道数 # 获取图像通道数channels=image.shape[2]# 打印图像通道数print("图像通道数:",channels) 1. 2. 3. 4. 5. 4. 代码解释 我们首先使用cv2.imread()函数读取一张图像,该函数会返回一个表示图...
对比C++版本的OpenCV,可以直接访问Mat的rows、cols属性和channels()方法获取到图像的宽高以及通道数: 2、nbytes、size、itemsize属性 在OpenCV-Python对外接口里图像用numpy数组表示,所以numpy数据的属性同样适用于OpenCV-Python中图像的属性,详情可参考NumPy数组的属性和常用创建方法。 下面的例子中仍是通过3种不同方式获...
1,彩色图像 2,提取3个通道 3,把第三通道的图像做二值化,阈值自己可以调整的 4,把二值化图像,提取了边缘
原图VS 图像单通道灰度图效果如下: 左上原图 VS 右上R通道图VS 左下G通道图 VS 右下B通道图效果如下: 在这里插入图片描述图像4通道 全透明图 VS 不透明效果图: 2. 源码 # USAGE # python opencv_getting_setting.py --image fjdj.png # 导入必要的包 ...
OpenCV图像是numpy.array类型的二维或三维数组。一个8位灰度图像是一个包含字节值的二维数组。一个24位的BGR映像是一个三维数组,也包含字节值。 我们可以通过使用诸如图像[0,0]或图像[0,0,0]等表达式来访问这些值。 第一个索引是像素的y坐标,或者行,0是顶部。第二个索引是像素的x坐标,或者列,0是最左边的。
关于图像的基本操作中,对图像RGB通道的拆分与合并,本文介绍两种方式,第一种是使用opencv-python,即cv2,第二种使用Pillow即PIL模块。这里要注意的是,Pillow处理图像时,通道顺序为正常的RGB模式,但是opencv处理图像,通道顺序比较特殊,为BGR,所以这里要注意。
(五)图像通道的拆分与合并 拆分 # -*- coding: UTF8 -*-importcv2importos# 读入图片,默认为BGR顺序,读出的变量img类型为uint8, size为(height,width,3)img=cv2.imread(os.path.join('c:\\','test'+'.jpg'))b,g,r=cv2.split(img)print(b)print(g)print(r)#或者是# b = cv2.split(img)[0...
一、使用opencv-python读取图像 比如说我们要显示上面这幅数字图像处理中的lena.jpg这幅图像,读取的python代码如下所示: 代码语言:javascript 复制 importcv2 # Load an image using imread img=cv2.imread("images/lena.jpg")# img=cv2.imread("Resources/test.png")# Display image ...