opencv-008-图像通道的分离与合并

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OpenCV中默认imread函数加载图像文件，加载进来的是三通道彩色图像，色彩空间是RGB色彩空间、通道顺序是BGR（蓝色、绿色、红色）、对于三通道的图像OpenCV中提供了两个API函数用以实现通道分离与合并。

  • split // 通道分类
  • merge // 通道合并

扩展
在很多CNN的卷积神经网络中输入的图像一般会要求[h, w, ch]其中h是高度、w是指宽度、ch是指通道数数目、OpenCV DNN模块中关于图像分类的googlenet模型输入[224,224,3]表示的就是224x224大小的三通道的彩色图像输入。

代码（c++,python）

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

/*
 * 图像通道分离与合并
 */
int main() {
    Mat src = imread("../images/baboon.jpg");
    if (src.empty()) {
        cout << "could not load image.." << endl;
    }
    imshow("input", src);

    vector<Mat> mv; // mv用于存储图像分离后各通道像素
    Mat dst1, dst2, dst3;

    // 令蓝色通道为0
    split(src, mv);
    mv[0] = Scalar(0);
    merge(mv, dst1);
    imshow("blue == 0", dst1);

    // 令绿色通道为0
    split(src, mv);
    mv[1] = Scalar(0);
    merge(mv, dst2);
    imshow("green == 0", dst2);

    // 令红色通道为0
    split(src, mv);
    mv[2] = Scalar(0);
    merge(mv, dst3);
    imshow("red == 0", dst3);

    waitKey(0);
    return 0;
}
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import cv2 as cv

src = cv.imread("../images/baboon.jpg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

# 蓝色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[0][:, :] = 0
dst1 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output1", dst1)

# 绿色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[1][:, :] = 0
dst2 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output2", dst2)

# 红色通道为零
mv = cv.split(src)
mv[2][:, :] = 0
dst3 = cv.merge(mv)
cv.imshow("output3", dst3)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果


代码地址

github