Record_ 07_使用opencv对彩色图像中各个通道图像提取，显示和保存

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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/133519256

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#opencv #图像识别 #深度学习

于 2021-01-06 17:40:55 首次发布

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该博客通过代码展示了如何使用OpenCV提取彩色图像的BGR三个通道，并分别保存为独立的图像。作者首先读取彩色图像，然后展示原图及灰度图，接着通过遍历像素并保存每个通道的矩阵值，创建了单独的B（蓝色）、G（绿色）和R（红色）通道图像。博客强调了OpenCV图像矩阵的BGR顺序与PIL库的RGB顺序的区别，并提供了详细的代码实现。

知乎大佬代码链接

代码目的

提取出的彩色图像中RGB三个通道的图并保存。
在此感谢知乎大佬，并对代码进行一丁点优化。

优化代码如下

import cv2
import os
import time
import numpy as np

def channel_extract(im,root,rows,cols,channel):
    
    image_temp = np.zeros((rows, cols))

    # for in 语句，遍历数组，但不能修改数组
    for i in im:
        for j in i:
            pass

    # 给created数据赋值
    for i in range(0, rows):
        for j in range(0, cols):
            image_tempd[i, j] = im[i, j, channel]

    # 必须加这一条语句, 否则无法正确显示图像
    image_temp = image_temp.astype(np.uint8)

    extract_path = os.path.join(root, "{}.jpg".format(time.time() * 10000))
    cv2.imwrite(extract_path, image_temp)

    return image_temp

def rgb_extract():
    root = "C:/0101/2021_01_06_15"
    root_0 = "C:/0101/2021_01_06_15_0"
    root_1 = "C:/0101/2021_01_06_15_1"
    root_2 = "C:/0101/2021_01_06_15_2"

    for parent, _, fnames in os.walk(root):
        for fname in fnames:
            if fname.endswith("png") or fname.endswith("jpg"):
                fname = os.path.join(parent, fname)

                # 显示彩色图像
                im = cv2.imread(fname)
                cv2.imshow("RGB",im)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()

                # 显示灰度图像
                gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                cv2.imshow("gray",gray)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()

                # 获得图像大小
                rows, cols, _ = im.shape

                # B通道：通道0图像
                created_0 = channel_extract(im,root_0,rows, cols, channel=0)
                cv2.imshow("channel_0", created_0)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()
                # G通道：通道1图像
                created_1 = channel_extract(im,root_1,rows, cols, channel=1)
                cv2.imshow("channel_1", created_1)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()
                # R通道：通道2图像
                created_2 = channel_extract(im,root_2,rows, cols, channel=2)
                cv2.imshow("channel_2", created_2)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    rgb_extract()