opencv中的颜色通道BGR与常规颜色通道RGB的差异

OpenCv对于图片的RGB三色通道的提取与合并 当涉及到图像处理和计算机视觉时,颜色通道(RGB通道)的提取是一个重要的步骤。而OpenCV是一个强大的计算机视觉库,它提供了许多功能,包括图像处理。 阅读详情

颜色通道

颜色是由红绿蓝三原色组合而成的,每一种颜色的比例不同,展示的颜色也不同。我在北京工业大学应用数理学院读研究生时,发激光的论文都是发红、绿、蓝颜色的激光,也是由于这是三原色的原因。

颜色在计算机中的表示

  • 在计算机中,一个像素点的数据对应就是3个值,这三个值代表三原色。其中每一个值的范围是从0-255,正好是256个值,可以用8个位表示,也就是一个字节表示。这个值代表颜色的亮度,0的话就是黑色,255就代表对应的饱和纯色。
    红色像素点在计算机中表示为[255,0,0]
    绿色像素点在计算机中表示为[0,255,0]
    蓝色像素点在计算机中表示为[0,0,255]
    括号内每一个值,对应一个颜色通道。一般颜色模式是RGB,就是一个像素点的三个值分别对应G,G,B。
  • 还有颜色模式RGBA,A代表透明度。
    由于RGB中每一个值是8位,三个值就是24位。所以一个像素点需要24位的数据。我们也称这样格式的图片是24位图。

用matplotlib显示纯色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
r = np.array([[[255,0,0]]])

plt.imshow(r)

显示为红色

b = np.array([[[0,255,0]]])

plt.imshow(b)

绿色

OpenCV图像合成翻车实录:拆开BGR通道再合并,为什么我的图片颜色不对了? 本文详细解析了使用OpenCV进行图像通道合并时常见的颜色失真问题,包括通道顺序错误、数据类型不匹配、图像尺寸不一致等五大经典翻车场景。通过具体代码示例和解决方案,帮助开发者避免在BGR通道操作中踩坑,提升图像处理效率。重点介绍了`cv2.merge`的正确使用方法和调试技巧。 阅读详情

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