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。 3. cv.merge() 函数解释 3.1 函数使用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv.merge(mv[,dst])
下面的例子将lena.jpg和opencv-logo.png做通道分离,并将各分量显示出来,在代码中加入了通道数的判断,如果是3通道返回结果用b,g,r= cv2.split(img)接收分离结果,如果是4通道用b,g,r,a = cv2.split(img)接收分离结果: importcv2 print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com') print('cv2.__version__:'...
第二个参数,OutputArrayOfArrays类型的mv,填函数的输出数组或者输出的vector容器。 split函数分割多通道数组转换成独立的单通道数组,按公式来看就是这样: 分离彩色图像的实例: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImage = imread("...
importcv2ascv image=cv.imread("F:/picture/lena.png")b,g,r=cv.split(image)# 拆分图像通道分为b,g,r三个通道 imagebgr=cv.merge([b,g,r])# 将b,g,r三个通道的图像合并 cv.imshow("image",image)cv.imshow("imagegbgr",imagebgr)cv.waitKey()cv.destroyAllWindows() 程序运行结果如图3-6所示。
我们都知道,一张彩色图像一般由R、G、B三个通道组成,通过对NumPy数组的索引我们可以轻易地获取到这些通道的值,那该如何对颜色通道进行拆分来分别提取这三个分量呢?opencv中提供了split函数专门为此服务。 此外,对于三个单独的R、G、B颜色通道,我们可以借助merge函数来对它们进行合并来合成一张RGB彩色图像。
本篇来看一下opencv的两个函数通道cv2.split和通道cv2.merge 通道拆分cv2.split 编写python脚本split.py # 导入库importnumpyasnpimportargparseimportcv2# 构造参数解析器ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="Path to the image")args=vars(ap.parse_args())# 加...
OpenCV_Python —— (3)通道切分合并、图像金字塔 @ 目录 拉普拉斯金字塔 一、通道切分合并 # 通道切分(R, G, B) = cv2.split(image)# 通道合并merged = cv2.merge([R,G,B]) 二、图像金字塔 图像金字塔 一般情况下,我们要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是有些情况下,我们需要对同一图像的不同分辨率...
在图像处理过程中,有时会根据需要对通道进行拆分与合并。在OpenCV中提供了split()和merge()函数对图像进行拆分与合并。下面对这两个函数进行介绍。 1. split()拆分函数 函数split()可以拆分图像的通道,例如BGR图像的三个通道。其一般格式如下: b,g,r = cv2.split(img) ...
b,g,r = cv2.split(img) #拆分图像通道 img = cv2.merge((b,g,r)) 或者 b = img[:,:,0] 假设您要将所有R像素设置为零,则无需先拆分通道。 Numpy索引更快: img[:,:,2] = 0 NOTE: cv2.split()是一项代价高的操作(就时间而言)。 所以只有在你需要时才这样做。 否则去Numpy索引。
答案是肯定的,我们看下OpenCV为我们封装的方法吧。 cv2.split(img) 实现功能:传入一个图像数组,并将图像拆分为BGR三个通道的图像,返回值是BGR三个通道图像的元组 cv2.merge((b,g,r)) 实现功能:分别传入BGR三个通道的图像组成的元组,将其三个图像合并为一个BGR三通道图像 我们使用代码来验证下这两个函数实现...