使用numpy进行图像的多通道合并

最新推荐文章于 2024-07-21 03:42:45 发布

考拉不是大叔

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本文介绍了一种使用Python和OpenCV库处理图像的方法，重点在于调整图像通道顺序、归一化图像并重新组合RGB通道。通过具体代码示例，展示了如何读取图像，将其从BGR转换为RGB，并按特定权重分配给红、绿、蓝三个通道。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

经常遇到需要将处理后的三个图像数据通道进行合并，记录一下

import numpy as np
import cv2

'''
这里需要改一下默认通道顺序,cv2默认的是bgr顺序
'''
img = cv2.imread('./xx.jpeg')[:, :, [2, 1, 0]]
'''
归一化 到 0 ~ 1
'''
img = img/255

Red = img[:, :, 0] * 0.3
Green = img[:, :, 1] * 0.6
Blue = img[:, :, 2] * 0.1

new_img = np.stack((Red, Green, Blue), axis=2)