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__:'...
在图像处理领域,分割通道是指将彩色图像分割成多个单通道图像,每个通道代表了图像中的不同颜色分量。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,其中包含了许多用于图像处理的函数和算法。本文将教会刚入行的开发者如何使用OpenCV的Python接口实现图像分割通道。 2. 分割通道的步骤 下面是实现分割通道的基本步骤,我们可以用表格形式...
因为opencv中,就是调过来d,图像的第一通道是B,第二通道是G,最后是R。 我们最后尝试把 分离出来的R,G,B通道的值重新合并在一起,看是否能获得原图: import numpy as np; import cv2; #导入opencv模块 image=cv2.imread("/home/zje/Pictures/lena.jpeg");#读取要处理的图片 B,G,R = cv2.split(image);...
使用OPENCV中cv.cvtColor函数,并设置参数为cv.COLOR_BGR2HSV,那么所得的H、S、V值范围分别是[0,180),[0,255),[0,255),因此可以查下面的表格来确定颜色的大致区间。 11. 总结 对于openCV 使用的BGR 格式图像,返回的分拆通道的次序为 B、G、R 通道。 BGR 彩色图像的数据形状为 (width, height, channels=...
channels) then your code should run ok. cvSplit(self.image,self.chan_imgs[0],self.chan_imgs[1],self.chan_imgs[2],None) Hope thats useful to you and others In hind-sight this information is in the API documentation as well http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/operations...
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python-opencv 图像通道分离,合并,边界扩展(cv2.split() \\cv2.merge()\\cv2.copyMakeBorder()),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
cv2.split() 本篇笔记主要通过对opencv里的读,显示,存储图片,获取图片信息,调整图片大小及取得各RGB通道信息的api进行学习记录的,接下来将对opencv里的画图api进行调用,如画线,圆圈,长方形的操作。
開發者ID:makelove,項目名稱:OpenCV-Python-Tutorial,代碼行數:22,代碼來源:squares.py 示例2: overlay_transparent_image ▲點讚 7▼ # 需要導入模塊: import cv2 [as 別名]# 或者: from cv2 importsplit[as 別名]defoverlay_transparent_image(bg, fg, x1, y1):# bg is 3 RGB# fg is 4 RGBAbg = ...
def image_stats(image): """ Parameters: --- image: NumPy array OpenCV image in L*a*b* color space Returns: --- Tuple of mean and standard deviations for the L*, a*, and b* channels, respectively """ # compute the mean and standard deviation of each channel (l, a, b) = cv2...