【OpenCV 例程200篇】11. 圖像通道的拆分（cv2.split）

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函數(shù) cv2.split() 將 3 通道 BGR 彩色圖像分離為 B、G、R 單通道圖像。

函數(shù)說(shuō)明：

cv2.split(img[, mv]) -> retval # 圖像拆分為 BGR 通道

• 函數(shù) cv2.split() 傳入一個(gè)圖像數(shù)組，并將圖像拆分為 B/G/R 三個(gè)通道。

參數(shù)說(shuō)明：

• img：圖像數(shù)據(jù)，nparray 多維數(shù)組
• mv：指定的分拆通道（可選）

注意事項(xiàng)：

對(duì)于 openCV 使用的 BGR 格式圖像，返回的分拆通道的次序?yàn)?B、G、R 通道。

BGR 彩色圖像的數(shù)據(jù)形狀為 (width, height, channels=3)，返回的 B/G/R 通道的數(shù)據(jù)形狀為 (width, height)，不能按照 BGR 彩色圖像直接顯示。

如果直接用 imshow 顯示返回的單通道對(duì)象，將被視為 (width, height) 形狀的灰度圖像顯示。

如果要正確顯示某一顏色分量，需要增加另外兩個(gè)通道值（置 0）轉(zhuǎn)換為 BGR 三通道格式，再用 imshow 才能顯示為拆分通道的顏色。

cv2.split() 操作復(fù)雜耗時(shí)，可以直接使用 NumPy 切片得到分離通道。

基本例程：

# 1.19 圖像拆分通道img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg", flags=1) # flags=1 讀取彩色圖像(BGR)cv2.imshow("BGR", img1) # BGR 圖像# BGR 通道拆分bImg, gImg, rImg = cv2.split(img1) # 拆分為 BGR 獨(dú)立通道cv2.imshow("rImg", rImg) # 直接顯示紅色分量 rImg 顯示為灰度圖像# 將單通道擴(kuò)展為三通道imgZeros = np.zeros_like(img1) # 創(chuàng)建與 img1 相同形狀的黑色圖像imgZeros[:,:,2] = rImg # 在黑色圖像模板添加紅色分量 rImgcv2.imshow("channel R", imgZeros) # 擴(kuò)展為 BGR 通道print(img1.shape, rImg.shape, imgZeros.shape)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() # 釋放所有窗口

本例程的運(yùn)行結(jié)果如下：

(512, 512, 3) (512, 512) (512, 512, 3)

運(yùn)行結(jié)果表明：

彩色圖像 img1 的形狀為 (512, 512, 3)，拆分的 R 通道 rImg 的形狀為 (512, 512)。

用 imshow 顯示 rImg，將被視為 (512, 512) 形狀的灰度圖像顯示，不能顯示為紅色通道。

對(duì) rImg 增加 B、G 兩個(gè)通道值（置 0）轉(zhuǎn)換為 BGR格式，再用 imshow 才能顯示紅色通道的顏色。

擴(kuò)展例程：
使用 NumPy 切片得到分離通道更為簡(jiǎn)便，而且運(yùn)行速度比 cv2.split 更快。

# 1.20 圖像拆分通道 (Numpy切片)img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg", flags=1) # flags=1 讀取彩色圖像(BGR)# 獲取 B 通道bImg = img1.copy() # 獲取 BGRbImg[:, :, 1] = 0 # G=0bImg[:, :, 2] = 0 # R=0# 獲取 G 通道gImg = img1.copy() # 獲取 BGRgImg[:, :, 0] = 0 # B=0gImg[:, :, 2] = 0 # R=0# 獲取 R 通道rImg = img1.copy() # 獲取 BGRrImg[:, :, 0] = 0 # B=0rImg[:, :, 1] = 0 # G=0# 消除 B 通道grImg = img1.copy() # 獲取 BGRgrImg[:, :, 0] = 0 # B=0plt.subplot(221), plt.title("1. B channel"), plt.axis('off')bImg = cv2.cvtColor(bImg, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 圖片格式轉(zhuǎn)換：BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5)plt.imshow(bImg) # matplotlib 顯示 channel Bplt.subplot(222), plt.title("2. G channel"), plt.axis('off')gImg = cv2.cvtColor(gImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(gImg) # matplotlib 顯示 channel Gplt.subplot(223), plt.title("3. R channel"), plt.axis('off')rImg = cv2.cvtColor(rImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(rImg) # matplotlib 顯示 channel Rplt.subplot(224), plt.title("4. GR channel"), plt.axis('off')grImg = cv2.cvtColor(grImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(grImg) # matplotlib 顯示 channel GRplt.show()

本例程的運(yùn)行結(jié)果如下，GR channel 是消除 B通道（保留 G/R 通道的圖像）：

（本節(jié)完）

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版權(quán)聲明：

youcans@xupt 原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載必須標(biāo)注原文鏈接

Copyright 2021 youcans, XUPT

Crated：2021-11-18

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【OpenCV 例程200篇】05. 圖像的屬性（np.shape）
【OpenCV 例程200篇】06. 像素的編輯（img.itemset）
【OpenCV 例程200篇】07. 圖像的創(chuàng)建（np.zeros）
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總結(jié)

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