利用OpenCV的函数split()和merge()实现通道的分离与合并
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了利用OpenCV的函数split()和merge()实现通道的分离与合并相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
利用OpenCV的函数split()和merge()实现通道的分离与合并
可以利用OpenCV的函数split()实现通道的分离
利用函数merge()实现通道的合并
两个函数的使用很简单,所以这里就不详细介绍了。
直接给大家C++和Python示例代码,大家一看就会。
代码中用到的图片百度网盘下载链接如下:
https://pan.baidu.com/s/1DZxvV9bTaUsw7k6Pnh8fbw?pwd=zg2d
C++示例代码如下:
//出处:昊虹AI笔记网(hhai.cc)
//用心记录计算机视觉和AI技术
//OpenCV版本 OpenCV3.0
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
// 读取源图像,图像中的三个圆分别是只有R分量、G分量、B分量的纯色圆
cv::Mat img = cv::imread("F:/material/images/2022/2022-11/pure_rgb.bmp", 1);
if (img.empty())
return -1;
imshow("pure-rgb", img);
// 通道分离
std::vector<cv::Mat> BGR_plane;
cv::split(img, BGR_plane);
imshow("b_channel", BGR_plane[0]);
imshow("g_channel", BGR_plane[1]);
imshow("r_channel", BGR_plane[2]);
// 通道合并
cv::Mat img1;
cv::merge(BGR_plane, img1);
imshow("img_merge", img1);
cv::waitKey(0);
return 0;
运行结果如下图所示:
Python示例代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 出处:昊虹AI笔记网(hhai.cc)
# 用心记录计算机视觉和AI技术
# OpenCV的版本为4.4.0
import numpy as np
import cv2 as cv
import sys
if __name__ == '__main__':
# 读取图像,图像中的三个圆分别是只有R分量、G分量、B分量的纯色圆
img = cv.imread('F:/material/images/2022/2022-11/pure_rgb.bmp')
if img is None:
print('Failed to read lena.jpg.')
sys.exit()
cv.imshow('pure-rgb', img)
# 通道分离
b1, g1, r1 = cv.split(img)
cv.imshow('b_channel', b1)
cv.imshow('g_channel', g1)
cv.imshow('r_channel', r1)
# 通道合并
img1 = cv.merge([b1, g1, r1])
cv.imshow('img_merge', img1)
# 关闭窗口
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
运行结果如下图所示:
另外,在Python-OpenCV下,还有一种更高效的图像通道分离方法,详情见下面的链接:
https://www.hhai.cc/thread-152-1-1.html
以上是关于利用OpenCV的函数split()和merge()实现通道的分离与合并的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
opencv学习笔记第六篇:分离颜色通道多通道图像混合和图像对比度亮度值的调整