机器学习进阶-图片基本处理-ROI区域 1.img[0:200, 0:200]截取图片 2.cv2.split(对图片的颜色通道进行拆分) 3. cv2.merge(将颜色通道进行合并) 4 c
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1. 截取图片的部分区域img[0:200, 0:200], 读入的图片是ndarray格式
2. b, g, r = cv2.split(img) # 对图片的颜色通道进行拆分
3.img = cv2.merge((b, g, r)) #对图片的颜色通道进行合并
4. 对其他通道置零,只显示单个通道 cur_img[:, :, 0] = 0, cur_img[:, :, 1] = 0
代码:
只显示部分区域
import cv2 # 定义显示函数 def cv_show(name, img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 截取图片的部分进行显示 img = cv2.imread(\'cat.jpg\') cat = img[0:200, 0:200] cv_show(\'cat\', cat)
颜色通道的拆分
# cv2.split进行颜色通道的拆分 b, g, r = cv2.split(img)
颜色通道的合并
# cv2.merge 将颜色通道进行合并 image = cv2.merge((b, g, r)) cv_show(\'new_cat\', image)
只显示单个颜色通道,对其他颜色通道赋值为0
# 只显示一个通道的颜色 # 只显示红色通道 cur_img = image.copy() cur_img[:, :, 0] = 0 cur_img[:, :, 1] = 0 cv_show(\'R\', cur_img) # 只显示绿色通道 cur_img = image.copy() cur_img[:, :, 1] = 0 cur_img[:, :, 2] = 0 cv_show(\'B\', cur_img) # 只显示蓝色通道 cur_img = image.copy() cur_img[:, :, 0] = 0 cur_img[:, :, 2] = 0 cv_show(\'G\', cur_img)
以上是关于机器学习进阶-图片基本处理-ROI区域 1.img[0:200, 0:200]截取图片 2.cv2.split(对图片的颜色通道进行拆分) 3. cv2.merge(将颜色通道进行合并) 4 c的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
机器学习进阶-图像基本处理-视频的读取与处理 1.cv2.VideoCapture(视频的载入) 2.vc.isOpened(载入的视频是否可以打开) 3.vc.read(视频中一张图片的读取)