圖像通道的分離與合並

import cv2
import numpy as np

img=cv2.imread('C:/Users\zp\Desktop\op\images/image7.jpg')

b,g,r=cv2.split(img)
cv2.imshow('Red1',r)
cv2.imshow('Green1',g)
cv2.imshow('Blue1',b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 為什么得到的是三張不同d灰度圖呢？不是已經分離出R，G，B通道了嗎？應該是分別是紅色圖，綠色圖，藍色圖才對阿。
# 原因是：當調用 imshow（R）時，是把圖像的R，G，B三個通道的值都變為R的值，所以圖像的顏色三通道值為（R，R，R）
# 同理 imshow（G）和imshow（B）所顯示d圖像的顏色通道也依次為（G，G，G）和（B，B，B）。
# 而 當三個通道d值相同時，則為灰度圖。



# 使用merge（）函數將某一顏色通道（如R）與零矩陣合並，形成（R，0，0）從而顯示只有紅色通道的圖
# merge（）函數的使用
# 有人可能會問，不是R，G，B嗎，為什么B通道反而放在圖像的第一位，如（B，0，0）？
# 因為opencv中，就是調過來d，圖像的第一通道是B，第二通道是G，最后是R。
B,G,R = cv2.split(img)                     #分離出圖片的B，R，G顏色通道
zeros = np.zeros(img.shape[:2],dtype="uint8")#創建與image相同大小的零矩陣
cv2.imshow("BLUE",cv2.merge([B,zeros,zeros]))#顯示 （B，0，0）圖像
cv2.imshow("GREEN",cv2.merge([zeros,G,zeros]))#顯示（0，G，0）圖像
cv2.imshow("RED",cv2.merge([zeros,zeros,R]))#顯示（0，0，R）圖像
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


# 把 分離出來的R，G，B通道的值重新合並在一起
image=cv2.imread("C:/Users\zp\Desktop\op\images/image7.jpg")#讀取要處理的圖片
B,G,R = cv2.split(img)                       #分離出圖片的B，R，G顏色通道
# zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8")#創建與image相同大小的零矩陣
cv2.imshow("MERGE",cv2.merge([B,G,R]))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np;
import cv2;  # 導入opencv模塊

image = cv2.imread("/home/zje/Pictures/lena.jpeg");  # 讀取要處理的圖片
B, G, R = cv2.split(image);  # 分離出圖片的B，R，G顏色通道
zeros = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8");  # 創建與image相同大小的零矩陣
cv2.imshow("MERGE", cv2.merge([B, G, R]));




# 作者：ZJE_ANDY
# 來源：CSDN
# 原文：https: // blog.csdn.net / u014453898 / article / details / 80715121
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