[Python圖像處理]三.獲取圖像屬性及通道處理

獲取圖像屬性

1: 形狀-shape:    通過shape關鍵字獲取圖像的形狀，返回包含行數、列數、通道數的元祖。其中灰度圖像返回行數和列數，彩色圖像返回行數、列數和通道數

import cv2
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 返回行數，列數，通道數
print(img.shape)   # (515, 425, 3)

2:像素數目-size: 通過size關鍵字獲取圖像的像素數目，其中灰度圖像返回行數 * 列數，彩色圖像返回行數 * 列數 * 通道數

import cv2
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
print(img.size)  # 656625

3:圖像類型-dtype: 通過dtype關鍵字獲取圖像的數據類型，通常返回uint8

import cv2
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 獲取圖像類型， 通常返回uint8
print(img.dtype)    # uint8

 

圖像通道處理

1: 通道拆分: OpenCV讀取的彩色圖像由B、G、R三原色組成，可以通過下面代碼獲取不同的通道.(b=img[位置參數, 0]  g=img[位置參數, 1] r=img[位置參數, 2])

借助split()函數拆分通道

import cv2
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 拆分通道
b, g, r = cv2.split(img)
cv2.imshow("B", b)
cv2.imshow("G", g)
cv2.imshow("R", r)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2:通道合並: 圖像通道合並主要調用merge()函數實現（m = cv2.merge([r, g, b])）

import cv2
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
b, g, r = cv2.split(img)
m = cv2.merge([r, g, b])
cv2.imshow("Demo", m)

可以修改通道之后再合並

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
rows, cols, chn = img.shape
b1 = cv2.split(img)[0]
# G, R通道設置為0,
g1 = np.zeros((rows, cols), dtype=img.dtype)
r1 = np.zeros((rows, cols), dtype=img.dtype)
m1 = cv2.merge([b1, g1, r1])
cv2.imshow("Demo1", m1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果如下:

 

 

 

 

 

轉自:https://blog.csdn.net/Eastmount/category_7912787.html