python opencv学习（二）_bcv2-优快云博客

本文介绍了使用Python和OpenCV进行图像处理的方法，包括如何分离彩色图像为单独的颜色通道（蓝色、绿色、红色），以及如何将这些通道重新合并成原始图像。通过两个具体的示例演示了操作步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.分离通道：

方法一：

#coding=utf-8

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./yy.jpg')
print img.shape  #(691, 500, 3)
b = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]), dtype=img.dtype)
g = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]), dtype=img.dtype)
r = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]), dtype=img.dtype)

b[:, :] = img[:, :, 0]
g[:, :] = img[:, :, 1]
r[:, :] = img[:, :, 2]
print b.shape  #(691, 500)
print g.shape   #(691, 500)
print r.shape  #(691, 500)

cv2.imshow("Blue", r)
cv2.imshow("Red", g)
cv2.imshow("Green", b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

方法二：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./yy.jpg')
b, g, r = cv2.split(img)
print b.shape,g.shape,r.shape  #(691, 500) (691, 500) (691, 500)
cv2.imshow("Blue", r)
cv2.imshow("Red", g)
cv2.imshow("Green", b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()  #b = cv2.split(img)[0]  ,g = cv2.split(img)[1]  ,r = cv2.split(img)[2]

2.合并通道

merged = cv2.merge([b,g,r]) #前面分离出来的三个通道
print merged.shape #(691, 500, 3)