JAVA + OPENCV+bgra四通道转bgr三通道

本文介绍了如何在JAVA中利用OPENCV解决bgra四通道图像转换为bgr三通道时遇到的问题。由于OPENCV内建方法存在bug,文章提供了一种基于Python转换算法的JAVA实现,以正确执行该转换。

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JAVA + OPENCV 对bgra四通道转bgr三通道图片

由于opencv内部方法进行bgra2bgr的转换存在bug,所以需要人工纠正,重写算法进行操作。参考了python转换算法。
在这里插入图片描述

具体JAVA转换算法如下:

public Mat bgra2Bgr(Mat image){
        if(image.channels()<=3){
            return image;
        }
        // 分离出来的彩色通道数据
        List<Mat> mv = new ArrayList<>();
        // 分离色彩通道
        Core.split(image, mv);

        // 获取图片每个通道数据
        Mat b = mv.get(0);
        Mat g = mv.get(1);
        Mat r = mv.get(2);
        Mat a = mv.get(3);

        // 把 所有通道的矩阵的值转换成float类型
        Mat commonB = Mat.ones(image.rows(),image.cols(),CvType.CV_64F);
        for (int i=0; i<b.rows(); i++){
            for (int j=0; j<b.cols(); j++){
                double [] ok = b.get(i,j);
                commonB.put(i,j,(float)ok[0]);
   
### OpenCV中的BGR颜色通道处理 在计算机视觉领域,尤其是使用OpenCV进行图像处理时,理解并掌握如何操作BGR颜色通道至关重要。由于OpenCV默认采用蓝色(B)、绿色(G)、红色(R)的顺序表示彩色图像,这与其他一些图形库所使用的RGB顺序相反。 #### 提取单个颜色通道 为了单独获取某个特定的颜色通道,可以利用NumPy数组索引来实现这一功能。给定一张由`cv2.imread()`函数加载的图片,默认情况下该图片将以三维矩阵形式存在,其中第三个维度代表三个不同的颜色分量——即B, G 和 R。通过指定第三维上的索引值0, 1 或者 2 来访问对应的单一颜色平面: ```python import cv2 image = cv2.imread('example.jpg') # 加载图像 blue_channel = image[:, :, 0] # 获取蓝色通道 green_channel = image[:, :, 1] # 获取绿色通道 red_channel = image[:, :, 2] # 获取红色通道 ``` 上述代码片段展示了如何分别提取出原始图像中的各个独立颜色层[^1]。 #### 合并与创建新图像 当需要重新组合这些分离出来的颜色组件或将它们应用于其他用途时,可以通过构建一个新的多维数组并将各部分按适当位置放置回去完成此过程。下面的例子说明了怎样把之前拆解得到的单色片再次拼接成完整的彩照: ```python merged_image = cv2.merge([blue_channel, green_channel, red_channel]) ``` 这里调用了`cv2.merge()`方法接受一个列表参数,里面包含了按照期望顺序排列好的所有待合成的数据集;最终返回的结果便是经过重构后的完整版彩色影像数据结构体。 #### 换至其他色彩模式 除了基本的操作外,有时还需要改变当前工作环境下的着色方案以便更好地适应具体应用场景的需求。例如,在某些场合下可能更倾向于运用灰阶(HSV)或其他类型的色调表达方式。此时可借助于如下所示的方式来进行快速切换: ```python hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) rgba_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2BGRA) ``` 以上命令能够方便快捷地将输入源映射到目标空间内,并生成相应的新版本输出文件。值得注意的是,对于最后一种情况而言,额外增加了一个Alpha透明度因子用来控制不透明程度的变化范围[^2]。
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