opencv 通道 分离合并 转rgb

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分类专栏： python宝典 opencv基础 文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉
于 2017-08-29 09:10:36 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/77662980
本文深入探讨了OpenCV库中用于图像通道分离和合并的操作，包括如何分别处理RGB或灰度图像的各个通道，以及如何将这些通道重新组合成完整的图像。通过实例代码和解释，读者将能够理解和应用这些技术到实际的图像处理任务中。

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opencv 灰度转rgb

gray2bgr和applyColorMap区别

opencv 通道分离合并

opencv 灰度转rgb

    gray_img = np.full((540, 960), 128, dtype=np.uint8)
    gray_img=cv2.applyColorMap(gray_img, cv2.COLORMAP_JET)

    gray_img=gray_img[..., [2, 1, 0]] / 255.

    print(gray_img.shape)

gray2bgr和applyColorMap区别

cv2.gray2bgr：

        这个函数主要是将灰度图像转换为具有三个通道（BGR 格式）的彩色图像。它的基本原理是简单地将单通道的灰度值复制到三个通道中，生成的图像看起来仍然是灰度的，只是从单通道变成了符合彩色图像存储格式（BGR）的图像。例如，一个像素的灰度值为 128，经过cv2.gray2bgr转换后，这个像素在新图像的蓝色、绿色、红色通道的值都为 128。

cv2.applyColorMap：

  &nb

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如果R，G，B分离，它们就分别对应一个单通道图像（因为都是单通道，所以为灰度图像）这时，如果再通过BGR2GRAY转换色彩空间，就可以得到对应的单通道图像。下图中间的R，G，B图，并不是分离，而是3通道中其他两个通道置0了。当然，这三个单通道图像再经过合并，就会恢复成原本的彩色图像了。彩色图像，是由RGB三个通道合并起来得到的。这里我们进行一个演示，实现如下通道的混合。这个混合的意思是，彩色图像本来是。根据文档，我们有两种分离方式。根据文档，我们有两种合并方式。的顺序，经过通道混合就变成了。
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