代码
import cv2 as cv
import numpy as np
src = cv.imread('./bird.jpg')
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
# 蓝色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[0][:, :] = 0
dst1 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output1", dst1)
# 绿色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[1][:, :] = 0
dst2 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output2", dst2)
# 红色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[2][:, :] = 0
dst3 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output3", dst3)
dst = np.zeros(src.shape, dtype=np.uint8)
cv.mixChannels([src], [dst], fromTo=[2, 0, 1, 1, 0, 2])
cv.imshow("output4", dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
实验结果
解释
一、通道分离与合并
OpenCV
中默认imread
函数加载图像文件,加载进来的是三通道彩色图像,色彩空间是RGB
色彩空间、通道顺序是BGR
(蓝色、绿色、红色)、对于三通道的图像OpenCV
中提供了两个API
函数用以实现通道分离与合并。
- split // 通道分离
- merge // 通道合并
二、通道数据复制
cv.mixChannels
从输入中拷贝某通道到输出中特定的通道。
cv.mixChannels([src], [dst], fromTo=[2, 0, 1, 1, 0, 2])
:意思是将src中的第2通道拷贝到第dst的第0通道,第1通道拷贝到第1通道,第0通道拷贝道第2通道,也即 [2, 0, 1, 1, 0, 2]中偶数下标的用来标识输入矩阵,奇数下标的用来标识输出矩阵。如果偶数下标为负数,那么相应的输出矩阵为零矩阵。fromTo中的序号对数(两个算1对)。