機器學習進階-圖片基本處理-ROI區域 1.img[0:200, 0:200]截取圖片 2.cv2.split(對圖片的顏色通道進行拆分) 3. cv2.merge(將顏色通道進行合並) 4 cur_img[:, :, 0] = 0 使得b通道的顏色數值為0

1. 截取圖片的部分區域img[0:200, 0:200], 讀入的圖片是ndarray格式

2. b, g, r = cv2.split(img)  # 對圖片的顏色通道進行拆分

3.img = cv2.merge((b, g, r))  #對圖片的顏色通道進行合並

4. 對其他通道置零，只顯示單個通道 cur_img[:, :, 0] = 0, cur_img[:, :, 1] = 0

 

代碼：

只顯示部分區域

import cv2


# 定義顯示函數
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 截取圖片的部分進行顯示
img = cv2.imread('cat.jpg')
cat = img[0:200, 0:200]
cv_show('cat', cat)

顏色通道的拆分

# cv2.split進行顏色通道的拆分
b, g, r = cv2.split(img)

顏色通道的合並

# cv2.merge 將顏色通道進行合並
image = cv2.merge((b, g, r))
cv_show('new_cat', image)

只顯示單個顏色通道，對其他顏色通道賦值為0 

# 只顯示一個通道的顏色
# 只顯示紅色通道
cur_img = image.copy()
cur_img[:, :, 0] = 0
cur_img[:, :, 1] = 0
cv_show('R', cur_img)
# 只顯示綠色通道
cur_img = image.copy()
cur_img[:, :, 1] = 0
cur_img[:, :, 2] = 0
cv_show('B', cur_img)
# 只顯示藍色通道
cur_img = image.copy()
cur_img[:, :, 0] = 0
cur_img[:, :, 2] = 0
cv_show('G', cur_img)