该案例基于opencv4.x版本编写
代码地址:github.com/gudepeng/st…
1.通道(channels)
一个图像可以有n个通道,n表示该图像每个像素点由几个数值组成,一个a×b的N通道图像,其图像矩阵实际上是n个b行a列的数字矩阵。
2.色彩空间
常用的色彩空间:
- bgr:3个通道
- gray:灰度图,1个通道
- bgra:4个通道,最后一个通道是透明度
3.色彩空间转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cvtColor(src, code, dst=None, dstCn=None)
- src:要转化的图片对象
- code:转化的类型
- dst:颜色映射类型
- dstCn:输出的通道数,0为自动获取src的通道数
4.切分通道
img = cv2.imread("./img/opencv.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
(B, G, R) = cv2.split(img)
B1 = img[:, :, 0]
G1 = img[:, :, 1]
R1 = img[:, :, 2]
split(m, mv=None)
- m:要切分的图像
img[:, :, n]
- n:第n个通道
5.合并通道
newimg = cv2.merge([B, G, R])
merge(mv, dst=None)
- mv:要合并的通道
6.获取图像的属性
(h, w, c) = img.shape
- h:图像的高
- w:图像的宽
- c:图像的通道数
7.创建矩阵
import numpy as np
zero = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)
zeros(shape, dtype=None, order='C') 创建个值全为0的矩阵
ones(shape, dtype=None, order='C') 创建个值全为1的矩阵
- shape:要创建矩阵的规格
- dtype:矩阵内值类型
8.拷贝通道
cv2.mixChannels([img], [zero], [0, 0, 1, 1, 2, 2])
mixChannels(src, dst, fromTo)
- src:要拷贝通道的图像对象列表
- dst:要拷贝通道的图像对象列表
- fromTo:从哪个通道拷贝到哪个通道去