彩色图像RGB三通道问题探究

最新推荐文章于 2025-02-07 20:26:38 发布

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分类专栏： AI 文章标签： RGB cv2 imread

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本文深入探讨了RGB图像的通道问题，通过Python的cv2模块读取图像，分析了imread()函数的返回值，并解决了路径、通道顺序等常见问题。实验表明，cv2.imread()读取的图像通道顺序为BGR，而非RGB。通过通道分离与重组，验证了每个像素点由三个通道的组合形成，强调了正确理解通道顺序的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

之前做图像问题研究时经常会提到RGB通道，这次做一个小研究，对最底层的东西深究一二……

直接上全部代码吧，一点点来：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

img=cv2.imread("0017.png")
print(img)
print(img.shape)
b=img[:,:,0]
g=img[:,:,1]
r=img[:,:,2]
print(b)

b,g,r=cv2.split(img)           #拆分通道
cv2.imshow('original',img)        
cv2.imshow('B',b)               
cv2.imshow('G',g)
cv2.imshow('R',r)
m1=cv2.merge([b,g,r])          #按照bgr合并通道
m2=cv2.merge([r,g,b])          #按照rgb合并通道
cv2.imshow('BGR',m1)
cv2.imshow('RGB',m2)
cv2.waitKey()            #等待键盘输入，不调用此方法则显示的图像将会一闪而逝
cv2.destroyAllWindows()  #销毁所有窗口
print(b)
print(b.shape)

从头开始，我们用到了cv2模块，及opencv的python版本

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