08 通道的合并与分离
代码
import cv2 as cv
src = cv.imread("../image/test.jpeg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
# 蓝色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[0][:, :] = 0
dst1 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output1", dst1)
# 绿色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[1][:, :] = 0
dst2 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output2", dst2)
# 红色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[2][:, :] = 0
dst3 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output3", dst3)
cv.mixChannels(src, dst3, [2, 0])
cv.imshow("output4", dst3)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
实验结果

解释
一、通道分离与合并
OpenCV中默认imread函数加载图像文件,加载进来的是三通道彩色图像,色彩空间是RGB色彩空间、通道顺序是BGR(蓝色、绿色、红色)、对于三通道的图像OpenCV中提供了两个API函数用以实现通道分离与合并。
- split // 通道分离
- merge // 通道合并
二、通道数据复制
cv.mixChannels 从输入中拷贝某通道到输出中特定的通道。
cv.mixChannels([src], [dst], fromTo=[2, 0, 1, 1, 0, 2]):意思是将src中的第2通道拷贝到第dst的第0通道,第1通道拷贝到第1通道,第0通道拷贝道第2通道,也即 [2, 0, 1, 1, 0, 2]中偶数下标的用来标识输入矩阵,奇数下标的用来标识输出矩阵。如果偶数下标为负数,那么相应的输出矩阵为零矩阵。fromTo中的序号对数(两个算1对)。
所有内容均来源于贾志刚老师的知识星球——OpenCV研习社,本文为个人整理学习,已获得贾老师授权,有兴趣、有能力的可以加入贾老师的知识星球进行深入学习。

本文详细介绍了使用OpenCV进行图像通道分离与合并的方法,通过Python代码演示了如何将图像的RGB通道分别设置为零,以及如何使用mixChannels函数进行通道数据的复制。适合初学者理解和实践。
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