彩色圖像拆分與合并

外面的世界很精彩，很繽紛，很鮮艷，很五顏六色......

通常我們拍攝的圖片都是彩色的，即RGB圖像。自然界中的絕大多數(shù)顏色也都可以看作是由紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三種顏色組合而成。

在圖像處理中把R、G、B看作是三個通道，可以把一幅彩色圖像的三個通道拆分出來，也可以將拆分出來的三個通道合并回去。

1、RGB拆分三通道

如下圖所示，第一張為美女lena的原圖，后面三張是拆分過的三通道的圖像。

你會發(fā)現(xiàn)，怎么顯示出來都是灰度圖像呢，沒錯，實驗做出來就是這個樣子的。

源代碼如下：

import cv2

src = cv2.imread('E:/image/le.jpg')

b,g,r=cv2.split(src)

cv2.imshow("src",src)

cv2.imshow("b",b)

cv2.imshow("g",g)

cv2.imshow("r",r)

cv2.waitKey(0)

第一行，導入opencv包

第二行，讀入圖片

第三行，拆分三通道

后面四行，顯示源圖片，三通道的圖片

從代碼你會發(fā)現(xiàn)，其實就是用了opencv的函數(shù)split()，來對彩色圖像進行拆分。

但是要注意一點哦，拆分出來的三通道順序是b,g,r，而不是我們認為的順序R,G,B。

2、融合各通道顏色

上圖好像不太好區(qū)分到底哪張圖片是哪個通道的，來看看下圖吧。

   各通道顏色是不是很清晰，很明顯，看一眼便知。

   但這只是合并進去的顏色哦，看代碼可知。

import cv2

import numpy as np

src = cv2.imread('E:/image/le.jpg')

b,g,r=cv2.split(src)

zeros = np.zeros(src.shape[:2],dtype="uint8")

b=cv2.merge([b,zeros,zeros])

g=cv2.merge([zeros,g,zeros])

r=cv2.merge([zeros,zeros,r])

cv2.imshow("src",src)

cv2.imshow("b",b)

cv2.imshow("g",g)

cv2.imshow("r",r)

第一行，導入opencv包

第二行，導入numpy包，numpy是比較著名的一個包，常用于科學計算等

第三行，讀入圖片

第四行，拆分圖片

第五行，創(chuàng)建與源圖片大小相同的數(shù)組，全部設置為0

第六、七、八行，是融合三通道回RGB圖片，因為只想分別顯示各通道的圖片，所以除了要顯示的通道外，其余兩個通道均用0。

后四行，顯示圖片

3、彩色圖像的融合

上幅圖片其實已說明了如何進行三通道的融合，就是用merge()函數(shù)。

import cv2

src = cv2.imread('E:/image/le.jpg')

b,g,r=cv2.split(src)#拆分

dst=cv2.merge((b,g,r))#融合

cv2.imshow("src",src)

cv2.imshow("dst”,dst)

上述代碼比較簡單，先將源圖片進行拆分，再對其進行融合，即要得到下面的結(jié)果，可以看出，兩張圖片是一樣一樣的。