Python多张单通道（少通道）图合成多通道图

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Python多张单通道（少通道）图合成多通道图

2024-01-15 14:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 Python多张单通道（少通道）图合成多通道图前言如何操作在操作中遇到的一些问题 cv2库中的常用函数以及作用

Python多张单通道（少通道）图合成多通道图前言

在深度学习种我们常常需要对图片进行处理，可能会有亮度、对比度、剪切、图片大小、添加标注框等的处理，今天我们进行对图片的合成，以及我在通道合成中里遇到的一些问题。通过对图片的预处理我们可以得到更多版本的数据，便于我们对数据的训练。

如何操作

我们在这里用到的主要是Opencv2之cv2函数对图片进行处理。首先，我们需要对我们本地的图片进行读取。这里我们用到cv2.imread函数，实例方法如下

import cv2 img = cv2.imread('cat.png') print(img)#这里的print的作用是便于让我们看到cv2.imread读取到的是什么格式。

运行之后我们发现cv2.imread读取到的是图片的矩阵格式。

再此之后我们对图片进行融合，融合我们用到的函数是cv2.merge，实例方法如下。

import cv2 img1 = cv2.imread('cat1.png') img2 = cv2.imread('cat2.png') img3 = cv2.imread('cat3.png') res = cv2.merge([img1, img2, img3]) print(res)#这里的print的作用是便于让我们看到cv2.merge合成的是什么格式。

在我们合成图片完成之后我们需要对图片进行一个保存，以达到我们的最终目的~得到所合成的图片。

保存图片我们用到的是cv2.imwrite函数，实例方法入下

import cv2 img1 = cv2.imread('cat1.png') img2 = cv2.imread('cat2.png') img3 = cv2.imread('cat3.png') res = cv2.merge([img1, img2, img3]) cv2.imwrite('cat.png',res)

这样我们就把三张通道的图片进行了通道的合成。

如果我们的原始图片就是三通道，这样三张图片合成后我们的图片就会成为九通道。如果需要将原始的三通道转化为单通道就要用到cv2.split函数，对图片进行分离，实例如下：

import cv2 img1 = cv2.imread('cat1.png') img2 = cv2

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