python OpenCV 图像通道分离和合并 （四） |
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图像通道分离 有两种方法，一个是使用OpenCV自带的split 函数，还有一个是使用Numpy数组来分离通道.
使用OpenCV 自带 split函数 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("mini.jpg") b,g,r = cv2.split(img) cv2.imshow("Blue",r) cv2.imshow("Red",g) cv2.imshow("Green",b) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 也可以单独返回其中一个通道 b = cv2.split(img)[0] # B通道 g = cv2.split(img)[1] # G通道 r = cv2.split(img)[2] # R通道 使用Numpy 数组分离图像通道 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import cv2 import numpy as np #使用Numpy 数组来实现图像通道分离 img = cv2.imread("mini.jpg") # 创建3个跟图像一样大小的矩阵，数值全部为0 b = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype) g = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype) r = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype) #复制图像通道里的数据 b[:,:] = img[:,:,0] # 复制 b 通道的数据 g[:,:] = img[:,:,1] # 复制 g 通道的数据 r[:,:] = img[:,:,2] # 复制 r 通道的数据 cv2.imshow("Blue",b) cv2.imshow("Red",r) cv2.imshow("Green",g) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 通道合并通道合并也有两种方法。一种是使用OpenCV自带的 merge 函数 merged = cv2.merge([b,g,r]) #前面分离出来的三个通道 使用Numpy 方法 mergedByNp = np.dstack([b,g,r])
问题： 网上看到说用Numpy 合并组合的方式与OpenCV自带的不一样，所以的结果不能在OpenCV 其它函数中使用。使用 OpenCV 自带的 merge 函数。 我的测试结果是它们的合并结果是一致的。我使用的版本是：python-2.7 opencv-2.4.7 numpy-1.7.1 测试代码如下： merged = cv2.merge([b,g,r]) print "Merge by OpenCV" print merged.strides ''' merge by OpenCV (1890, 3, 1) ''' mergedByNp = np.dstack([b,g,r]) print "Merge by NumPy " print mergedByNp.strides ''' merge by Numpy (1890, 3, 1) ''' 计算Numpy 数组元素的步长在Numpy 章节中有介绍。整数类型占4个字节，所以相邻元素之间的步长为4（个字节） >>> b = np.arange(12).reshape(3,4) >>> b array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> b.strides (16, 4) # 元素步长为 4，每个一维数组有4个元素所以每个一维数组的步长为 4*4 = 16 三维数组的步长计算 >>> c = np.arange(27).reshape(3,3,3) array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]]) >>> c.strides (36, 12, 4) # 计算方法：（3×4×3，3×4，4 ） 完整测试代码： #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("mini.jpg") b = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]), dtype=img.dtype) g = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]), dtype=img.dtype) r = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]), dtype=img.dtype) b[:,:] = img[:,:,0] g[:,:] = img[:,:,1] r[:,:] = img[:,:,2] merged = cv2.merge([b,g,r]) print "Merge by OpenCV" print merged.strides print merged mergedByNp = np.dstack([b,g,r]) print "Merge by NumPy " print mergedByNp.strides print mergedByNp cv2.imshow("Merged", merged) cv2.imshow("MergedByNp", mergedByNp) cv2.imshow("Blue", b) cv2.imshow("Red", r) cv2.imshow("Green", g) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 转载和参考：非常谢谢 sunny2038 知识分享，这是转载他的blog 日志 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9080047
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