Opencv图像通道操作: 分离和合并

最新推荐文章于 2024-08-16 15:17:29 发布
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本文详述了计算机视觉中Opencv库的图像通道操作，包括使用split函数和getChannel函数进行图像通道分离，以及通过merge函数进行通道合并。这些基础知识对于处理图像和进行视觉任务至关重要。

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Opencv图像通道操作: 分离和合并

在计算机视觉领域，图像处理是十分重要的一部分。如何在图像处理中实现通道的分离和合并是一项基础技能。Opencv是一个十分强大的图像处理库，提供了丰富的API对图像进行处理。本篇文章就来介绍Opencv中的图像通道分离和合并操作。

一、图像通道分离

1.1 split函数

在Opencv中，可以使用split()函数对图像通道进行分离。下面是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 分离通道
b
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【opencv-c++】cv::merge通道合并
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图像通道的分离，参考博客： 【opencv-c++】cv::split通道分离 https://blog.youkuaiyun.com/jn10010537/article/details/127159126cv::merge是cv::split函数的逆向操作，cv::merge将多个数组组合成更多通道数的多通道数组! 简而言之，cv::merge将多个单通道图像合并为一个多通道的图像。cv::merge的函数 注意：可以看到merge通过函数重载，有两个实现。
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在图像颜色模型中不同的分量存放在不同的通道中，如果我们只需要处理RGB图像中的红色通道，可以将红色通道从三通道的数据中分离出来再进行处理，这种方式可以减少数据所占据的内存，加快程序的运行速度。前者第二个参数输入的是Mat类型的数组，其数组的长度需要与多通道图像的通道数相等并且提前定义；第二种函数原型的第二个参数输入的是一个vector<Mat>容器，不需要知道多通道图像的通道数。1、多通道分离-----函数split()2、多通道合并-----函数merge()作用 ：将多个图像合并成一个多通道图像。
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09-15 173
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图像的通道是显示图像的基础。在自然界中，颜色本身容易受到光照的影响，RGB的图像像素值变化很大，而梯度信号能够提供更本质的信息。与此同时，我们通常还需要对分离处理后的几个通道进行合并处理，重新合并成一幅多通道的图片。Mat*mvbegin或者OutputArrayOfArrays mv:表示分离后图像的Mat数组首地址，或者OutputArrayOfArrays类型的mv，即一个vector对象。const Mat&类型的原图像src或者InputArray类型的m：表示待分离图像的多通道数组。
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读取一张图片，拆分出BGA通道，并对单个通道进行处理之后，合并各个通道形成新的图片 ##读取一张BGA图像，分离出红色通道，并改变其值 import cv2 as cv img=cv.imread("D:/openCV/src/1.1.jpg") cv.imshow("flower",img) b,g,r=cv.split(img) #cv.imshow("B",b) #cv.imshow("G",g) #cv.imshow("R",r) #将R通道的所有值改成10 r[:,:]=10 #合并通道
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